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文科生也看得懂的工作用統計學:商務前線的最強武器!在大數據時代聞一知十,洞燭先機!

文系でも仕事に使える統計学はじめの一歩

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內容簡介

  ~搭起文科和理科橋樑~
  「讓工作和生活變順利,幸福機率最高」的解答,
  就是統計學!


  「對於追求效率的公民而言,統計思維總有一天會和讀寫能力一樣必要。」
  ——美國著名科幻作家 H.G.威爾斯

  但對不以資料分析為業的人來說,學習統計學有什麼好處?

  ◎對學生而言:
  了解【平均數】、【中位數】、【眾數】,
  製作問卷時能判斷資料的可信度,
  上台報告時,更能運用「圓餅圖」、「柱形圖」直觀地呈現研究結果。

  ◎對上班族而言:
  在開會的時候,說「就我的經驗來看……」難免會讓人覺得主觀。
  然而,善用【統計分析】、【多變量分析】來說明,有根據地推理,
  就會產生不容辯駁的說服力!
 
  ◎對決策者而言:
  【貝氏統計學】能讓決策不再無條件固守過去的常識,
  有條理的指出「效率最高的對策是什麼」,
  找到成功的最短路徑!

  ——統計學,就是這種替自己壯膽的友軍!

  肩負著「搭起文科和理科橋樑」這使命,
  本書用極簡的敘述、圖表,甚至人物對話,
  教導沒接觸過統計學的大家理論和概念,
  即便是文科生,循著8個章節,
  都能如福爾摩斯般抽絲剝繭,做出信心水準99%的預測。
 
  從【平均數、變異數】➡【常態分配】➡【由樣本「估計」母體特徵】➡【假設檢定】,
  無論是「管制倉儲」、「估計收視率」、「計算問卷發送數目」甚至「到大賣場買菜」,
  都能運用極簡統計,推論出風險最低、成本最小、成功率最高的結果。

  Google首席經濟學家Hal Varian:
  「我不斷強調,未來十年內最具吸引力的職業,將會是統計學家。」
  一旦推開統計學大門,就會發現工作聽一知十,成效昇華到另一個境界。
  為了降低阻力,書中將以最親民的方式表現重要的統計概念,
  可謂讓人對統計恐懼之心煙消雲散的吉祥之物!

本書特色

  ◎只要加減乘除,就學得會初階統計:
  以「搭起文科和理科橋樑」為使命,僅使用圖片和簡單算數說明統計學概念,讓你不知不覺攻克統計的山嶺!

  ◎8大章節,啟動統計即戰力:
  【平均數】、【變異數】、【統計分析】、【多變量分析】工作中可即時使用的初階運用方式,大幅拉開你與同儕的距離!

  ◎即便工作不是分析資料,仍能靠統計大幅提升幸運值血條:
  身處在大數據時代,左右成功與失敗的「運氣」,全是靠統計學計算出來的。這本書,就是提升幸運氣場的吉祥之物!
 

作者介紹

作者簡介    

本丸諒


  橫濱市立大學畢業後進入出版社,負責企劃、編輯許多科普暢銷書籍。特別擅長統計學相關主題,由入門書到多變量分析、統計分析等全面性的內容,到用Excel進行統計、迴歸分析、貝氏統計學、統計學用語事典等,催生超過30本統計學相關書籍。此外也身兼資料專業誌(月刊)的總編,成功提升雜誌銷量。

  獨立後成立編輯工房Siracusa。作為科普書籍的獨立編輯,以及「將理科主題寫給文科人看〈超翻譯〉」的科普作家,不論是編輯能力或寫作能力,都深受好評。日本數學協會會員。

  著作(含共同著作)包含《解開隱藏在數學符號裡的祕密》、《永久磁鐵》、《3小時讀通幾何》、《世界一カンタンで実戦的な 文系のための統計学の教科書》。

審定者簡介    

陳耀茂


  1972年日本政府獎學金公費留日
  國立日本電氣通信大學 經營工學工學碩士、博士
  東海大學企管系暨管理研究所教授,目前(退休)兼任教授
  曾擔任中華民國品質學會理事、國家品質獎評審委員、全國團結圈活動競賽評審委員等。

  出版著作有:《商品企劃七工具(中衛發展中心)》、《工程統計學》、《醫護統計與SPSS》、《醫護統計與AMOS》、《EXCEL品質管理》、《工業調查與資料分析》等。

譯者簡介

李貞慧


  臺大工商管理學系畢業,日本國立九州大學經濟學碩士,取得中國生產力中心第十屆中日同步口譯人才培訓研習班結業證書,擅長中日對譯,目前專職從事醫學、核能、光電、機械設備、電機工程、金融商業、美容等口筆譯工作。

  譯有《統計學圖鑑》、《工作一定要用到的統計》。
 
 

目錄

.前言    

.序章    垃圾資料只能分析出垃圾!    
.1    只有900戶的資料也行嗎?
.2    那份資料可信嗎?    
.3    統計學到底有什麼用?    
.4    了解統計學用處的三個問答題    

.第一章    欲速則速!一口氣讀完統計學!    
.1    把「統計學地圖」記在腦海中    
.2    將原始資料整理成一個代表值──敍述統計學1    
.3    資料離散的程度?──敍述統計學2    
.4    用樣本來思考──推論統計學1    
.5    如同福爾摩斯的推理──推論統計學2    
.6    先假設再驗證──推論統計學3    
.7    什麼是統計分析、多變量分析?    
.8    傳統統計學VS貝氏統計學    

.第二章    避免資料和圖表讓自己出糗!    
.1    連續資料和非連續資料?    
.2    用尺度分類資料!    
.3    名目尺度就是「北海道=1」……這種分配的資料    
.4    順序尺度就是有「順序」的資料    
.5    區間尺度和比例尺度?    
.統計學講座──百分比和點的區別    
.6    難以啟齒的「圓餅圖的禁忌」    
.統計學講座──南丁格爾「極座標圓餅圖」    

.第三章    先理解「平均數、變異數」!    
.1    「平均數」是代表值中的代表?    
.2    最不受異常值影響的「中位數」    
.3    資料最多的「眾數」    
.統計學講座──被用來解讀密碼的「眾數」    
.4    平均數、中位數、眾數三者的位置關係?    
.5    代表離散程度的「四分位數、箱形圖」    
.6    由平均數到變異數    
.7    用「變異數」來計算離散程度    
.8    由「變異數」到「標準差」    
.9    計算「標準差」    
.統計學講座──天氣預報「和往年一樣」指的是平均數?中位數?    

.第四章    體驗常態分配!    
.1    將資料化為次數分配表    
.2    如果發現雙峰型直方圖……    
.3    由直方圖到分配曲線    
.4    移動常態分配(1)變更平均數    
.5    移動常態分配(2)變更標準差    
.6    用常態分配來看機率    
.7    以「管制圖」管理品質    
.統計學講座──用Excel畫出常態分配曲線的步驟    
.8    二個不同的常態分配合而為一?    
.9    標準常態分配真是太好用了!    
.10    試著比較二個不同的群組    
.統計學講座──彭加勒和麵包店不講情義的攻防戰    

.第五章    由樣本「估計」母體特徵    
.1    要「估計」什麼?    
.2    先來整理統計學用語    
.3    「點估計」是瞎貓碰上死耗子?    
.4    「平均數的平均」分配和中央極限定理    
.5    用區間來表示的「區間估計」
.6    樣本多又會如何改變?    
.7    信心係數99%時的區間估計    
.8    t分配、X2分配
.9    如何估計收視率?    
.10    問卷回收幾份才行?    
.統計學講座──Student t分配

.第六章    先假設,再用機率判斷正確與否    
.1    假設檢定的始祖是品茶婦人?    
.2    什麼是假設檢定?    
.3    什麼是單尾檢定?雙尾檢定?    
.4    假設檢定的步驟
.5    檢定時要小心二種誤差    

.番外篇    「人的直覺」其實一點兒也不可靠?    
.1    獎品在哪邊?1/2的機率?    
.2    應該怎麼看罕病的陽性反應?    
.統計學講座──真是令人意外!橫綱的體重「不到平均數」?    

 
 

前言    

  統計學與我的關係──其實和多數統計學的研究人員,或者是以統計為專長的人相比,不論是在經歷或是專業方面,我和他們都大為不同。首先我想先讓讀者們了解這一點。

  我是一位商業書籍出版社的編輯,到目前為止,我經手編輯的統計學相關書籍已超過30本。日本雖然有為數眾多的編輯,但光就統計學相關書籍來看,這個數量應可擠進前十。

  我編輯過的書籍遍及統計學的各種領域,由統計學、多變量分析、統計分析等大範圍主題,一直到如何用Excel統計,或者是迴歸分析、貝氏統計學、統計學用語事典、不要被統計數據迷惑等讀物都有,而且我也持續在統計學領域中,尋找可能暢銷的主題,並累積出大量經驗。

  在這個過程中,我個人也累積了一些始料未及的經驗。其中之一就是「統計學(數學)」和「統計分析」的差異。以前我曾多次協助某大學教授整理「統計、機率」等入門書籍,但當我向教授邀稿,「這次想請您寫一本統計分析的書籍」時,卻被教授拒絕了。

  理由是「本丸先生,如果主題是統計學,甚至是統計、機率,我都可以寫,但統計分析我就沒辦法了。因為那不是數學啊。」

  這也成為日後我去思考「統計學和統計分析差那麼多嗎?『不是數學』是什麼意思?」的契機。

  第二個讓我始料未及的經驗,則是一個突如其來的轉機,讓我有機會更深入「和資料共處」。這個轉機就是我由公司的書籍部門,被調到雜誌部門,而且負責的雜誌還是「資料專業誌(月刊)」。不論是以前或現在,資料專業誌在出版界都算是稀有物種(商品)。

  在雜誌部門工作七年,前二年我是主編見習生,之後五年我一直擔任主編。其間雖歷經「雜誌寒冬」的時代,但很幸運的是當時這本雜誌的銷量,成功成長至一‧五倍左右(目前暫時停刊中,其實也相當於永久停刊了)。

  因為這本資料專業誌,我接觸到「獨家問卷調查」。這本雜誌每月都會針對全日本企業,進行「獨家問卷調查」,然後以特集方式刊登調查結果。因為這本稀有物種的資料專業誌,我還有幸接觸到更為罕見的問卷調查工作(大多數資料雜誌只刊登已公開的資料)。

  丟臉的是,當時我沒有任何資料處理的基礎,其他編輯同仁告訴我「這一題是複選題吧。那就不能用圓形圖來處理哦」時,我還回問「為什麼不行?」請同仁教我;或者是去請專家評論時,被專家指出「這個問題的答案選項是這些?這樣作答的條件不夠充分喔」的問題……

  因為在問卷、圖形處理等「統計學以前」的階段,不斷地接受基礎指導,所以我才能慢慢地邊做邊理解資料處理的內容。

 之後因為個人因素,我辭掉出版社的工作,現在是一位獨立編輯,同時我也以科普作家的身份,撰寫數學書籍(編輯+科普作家) 。

  因為擔任編輯時有幸長期接觸統計學,我得以和知名統計學大師們一起工作(他們也為我審核本書內容)。此外我也在雜誌、網路上執筆撰稿,因此有機會見到寫出統計學暢銷書的統計專家、統計學會大老等先進,直接向他們請益,請他們為我解惑。

  再者,其實除了統計學專家,也有許多其他領域的專家們,傳授我統計學相關實踐手法。例如行銷專家教我獨家的新市場估計方法(類似費米估計的方法)。此外還有人教我航太領域發現基本粒子的統計學手法(比商業領域更嚴謹)、豐田汽車關係人士提供工廠最重要的資料給我,還讓我去參觀工廠等。

  我和統計學的緣份越來越深厚,也讓我深入體驗到統計學的趣味、深奧和困難。

  為了不是天天分析資料的人所寫的統計學

  世界上有不少人靠資料分析為生,許多研究人員發表論文時也會用到統計學,不過除此之外的人呢?大部分的人就算會用Excel,直接把統計學用在工作中的人應該還是少數吧。

  統計學(對自己)到底有什麼用?有這種想法的人可能出乎意料地多。

  說穿了,許多人可能根本就沒有在國高中學過統計學的記憶。因此就算自學,也不是很清楚「這個項目到底有什麼用?到底為什麼要這麼寫?」甚至覺得自己越來越深陷在統計學的迷宮中(自己現在到底在哪裡?)吧。

  就在我有這些想法時,神吉出版編輯部找去,並說服我「活用許多統計學書籍的編輯經驗,為受統計學所擾的人,寫一本深入淺出的統計學書籍,告訴讀者們統計學的重點在哪裡、怎麼做才能理解難以理解的部分、理解到什麼程度即可吧?」這也就成了本書誕生的契機。

  說到統計學書籍,市售書籍絕大多數的確都由數學專家執筆(這也是理所當然的),幾乎沒有像我這種經歷的人去寫統計學書籍。既然如此,那就一不做二不休,用我編輯的歷練整理出一本簡單明暸的統計學書籍吧。這樣才稱得上是負起標榜「搭起文科和理科橋樑」的科普作家責任吧。

  我真是太天真了(被騙了)!一開始動筆,編輯部就不停地提出意見:「說明太艱深了!」「(會話中的)晚輩的問題太難,會話根本無法成立」「最好不要出現公式,Σ(Sigma)當然最好不要用,最好連分數都……(咦?連分數都不要用?)」(後來編輯部也知道這樣不行,決定「可以用分數」)。每次一收到編輯的意見,我就要打掉重練。

  我原本很有自信,可以「寫得很簡單明暸」,可是編輯的意見徹底擊潰了我的自信。

  最後本書得以付梓,完全要歸功於神吉出版的古川有衣子小姐,以及編輯部部長大西啟之適時的叱責和鼓勵。特別是古川小姐懷抱對這個主題的熱情,每每收到原稿,一定詳讀後提出意見,告訴我哪裡不行,還跟我一起思考解決方案。在此我要對兩位致上最高的謝意。

  此外如果因為我個人對統計學的理解不足,內容不正確,而造成讀者困擾的話,那就本末倒置了。

  因此我很厚臉皮地拜託過去長期讓我擔任責編,編輯出版統計學書籍,可說是「統計學泰斗」的統計學專家,為我檢查本書內容。 專家在百忙之中花時間詳讀本書,也給了我許多回饋。

  再者,埼玉大學名譽教授岡部恒治還給了我許多內容相關的建議,長谷川愛美小姐並仔細地為我校對。

  在此我要對所有協助過我的人表達感謝之意。本書如有任何錯誤或思慮不全之處,都是我的責任。

  本書最重視的是要讓讀者們對統計學的內容有概念。同時以我自己的風格,「用一句話來總結內容」,給讀者們提示。

  我希望讀者們心中的「統計學迷霧」能因此淡化,甚或煙消雲散,如副標所示,讓本書成為讀者們跨進統計學的「第一步」。果真如此,對以「搭起文科和理科橋樑」的科普作家自居的我來說,就是至高無上的光榮了。

2018年初春
本丸諒


 
 

詳細資料

  • ISBN:9789863775140
  • 叢書系列:圖解雜學系列
  • 規格:平裝 / 223頁 / 14.8 x 21 x 1.11 cm / 普通級 / 雙色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣

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