データサイエンスの要所を楽しみながら身に付けよう！ 『よくわかるデータリテラシー データサイエンスの基本』発行

とあるデータをグラフ化するとか、昔からよく行われることではあるけれど、それらを見る方法(見方)ってのも、あるんだよね。

グラフ化すると、たしかに一目瞭然となることもあるわけだが、このデータをこう見せたい！って事もあって、それには様々な手法が使われる。

まぁ、だましの手口ってあまり良いいいかたではないけれど、知識をつけてこれはこうだなと、自分で理解できるようになりたい方は、是非どうぞ。

データサイエンスの要所を楽しみながら身に付けよう！ 『よくわかるデータリテラシー データサイエンスの基本』発行
株式会社インプレスホールディングス

インプレスグループで理工学分野の専門書出版事業を手掛ける株式会社近代科学社は、2021年6月30日に、『よくわかるデータリテラシー　データサイエンスの基本』（著者：阿部 圭一）を発行いたしました。

よくわかるデータリテラシー データサイエンスの基本

●書誌情報
【書名】よくわかるデータリテラシー データサイエンスの基本
【著者】阿部　圭一
【仕様】A5判・並製・144頁
【本体価格】1,800円（税込1,980円）
【ISBN】978-4-7649-0632-7　C1004
【商品URL】https://www.kindaikagaku.co.jp/information/kd0632.htm

●内容紹介
データサイエンスの重要性が叫ばれるなか、その教育への期待が産官学で高まっています。高等教育では文・理を問わず全学生にデータサイエンス教育を課すことが決まりました。
こうした背景を受け、本書ではデータサイエンスの要であるデータリテラシー（データを正しく読み取り情報を正確に提示できる能力）の総合的解説を試みています。
初学者が一から理解できるよう豊富な例題・演習・解答を盛り込んでいる特徴から、データリテラシーを教えるにあたって適切な教材を探している教師の方々や、データサイエンスを身につけるための足がかりを欲している学生の方々のどちらの要望にも応える、充実の教科書です。

●著者紹介
阿部　圭一(あべ　けいいち)
1968年 名古屋大学大学院博士課程了、工学博士
静岡大学、愛知工業大学を経て、現在はフリー
静岡大学名誉教授
専門は情報学、情報教育

主要著書
『明文術 伝わる日本語の書きかた』(NTT出版　2006年)
『「伝わる日本語」練習帳』(共著、近代科学社　2016年)
『よくわかるデジタル数学　離散数学へのアプローチ』(近代科学社　2020年)

●目次
第0講 データリテラシーとデータサイエンス
データリテラシーとは
なぜ今、データリテラシーが重要なのか

第1講 数値には4つの類別がある
数値の 4 つの類別
名義尺度
順序尺度
間隔尺度
比率尺度
質的データと量的データ
離散的データと連続データ
4つの尺度のまとめ

第2講 どう示すか? 値そのもの、相対値、比率、単位あたり
数値の示しかた
相対値、比率、相対比率
値そのものと単位あたりの値
区間の端の表現
GDPと1人あたりGDPの意味
1人あたりGDPは生産性？

第3講 数値には誤差がつきもの
誤差とは
誤差のある数値の表示
有効数字、有効桁数
桁落ち
有効桁数を考慮していない例
小数点下の余分な0の表示

第4講 大ざっぱに値をつかもう
日本と世界に関する基本的な数値
目の子算に強くなろう
値の推定を含む目の子算
オーダーとは
オーダーが違うと質が違う
大きな数値はオーダーでつかむ

第5講 いくつかの数値を1つの値で代表させる
平均
平均の欠点
中央値と最頻値
外れ値

第6講 数値のばらつき具合を測る
分散
標準偏差
偏差値とは
正規分布

第7講 相関イコール因果関係ではない
相関とは
相関係数の計算
相関係数の意味
相関が強いことは因果関係を意味しない
相関関係と因果関係についての演習
データを分割すると、関係が変わる

第8講 偶然のいたずら
コイン投げで遊ぼう
例題といくつかの演習問題
二項分布
二項分布の平均と分散
pとqが極端に違わないかぎり、試行回数nを増やすと二項分布は正規分布に近づく

第9講 大数の法則が成り立つ
大数の法則
なぜ正規分布になりやすいのか? ――中心極限定理
大数の法則と中心極限定理の応用
アンケートは回答率にも注意
インターネットを用いたアンケート結果

第10講 「統計的に有意」とは
「統計的に有意」とはどういうことか
有意水準はどうやって決めるか
「統計的に有意」に関する誤解や注意事項

第11講 隠れている要因はないか
例1　経済政策と景気
例2 若者が海外に行かなくなった?
例3 少年の凶悪犯罪が増えている?
例4 高齢者の運転による事故
その他の例

第12講 “3た”論法を信じますか ―データの信頼性
怪しげな健康・医療情報
偽薬効果
ランダム化比較試験と二重盲検法
健康・医療情報の松竹梅
検査の結果と病気の有無 ――誤検出と見逃し

第13講 引っかけグラフにご用心
社長の自慢
グラフの種類と使いかた
縦軸と横軸についての注意
3次元のグラフは使わない
モノの大きさで値を表すときの注意
表示の直接性

第14講 もっと大きなごまかしにも気をつけよう
データに基づかない感覚的意見や思いこみ
定性的な議論、量を無視した議論
結論が先で、データが後
データとは一致しない結論
おかしな論理

第15講 データリテラシーを磨くには
一次情報に当たれ
メディアバイアス
信頼できる情報を見つける方法
良い知人と良い本を
複雑な問題に簡単な解答はない
自己防衛が唯一の策
データに頼りすぎるな

【株式会社 近代科学社】 https://www.kindaikagaku.co.jp
株式会社近代科学社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：大塚浩昭）は、1959年創立。
数学・数理科学・情報科学・情報工学を基軸とする学術専門書や、理工学系の大学向け教科書等、理工学専門分野を広くカバーする出版事業を展開しています。自然科学の基礎的な知識に留まらず、その高度な活用が要求される現代のニーズに応えるべく、古典から最新の学際分野まで幅広く扱っています。また、主要学会・協会や著名研究機関と連携し、世界標準となる学問レベルを追求しています。

【インプレスグループ】　https://www.impressholdings.com
株式会社インプレスホールディングス（本社：東京都千代田区、代表取締役：松本大輔、証券コード：東証1部9479）を持株会社とするメディアグループ。「IT」「音楽」「デザイン」「山岳・自然」「モバイルサービス」「学術・理工学」「旅・鉄道」を主要テーマに専門性の高いメディア&サービスおよびソリューション事業を展開しています。さらに、コンテンツビジネスのプラットフォーム開発・運営も手がけています。

【お問い合わせ先】
株式会社近代科学社
TEL : 03-6837-4828
電子メール: reader@kindaikagaku.co.jp

以上

少し前に、アメリカ大統領がとある大学の卒業生に贈ったというベストセラー FACTFULNESS(ファクトフルネス) も読んでみると良いかもしれない。

まぁ、思い込みというか、文章も含めて、そのように意図的に書かれていたりすると、それを信じてしまうこともあるかもしれない。

本書にも書かれているが、信頼できる情報源とかも、考える必要があるだろうし、ほとんどのことは、何かしらの手が入れられて・・って思っていたほうが良いのかもしれないね。

今起こっている、新型コロナの予測だって、まぁ、予測は様々な手法を使って行うことはできるだろうが、誰も経験したことのないことだから、いかんせんその手法による予測でしかないわけだ。

わからないって中か言えないから、予測では・・っとかいった言い方になるのは致し方ないとおもうけど。

でもねぇ、人それぞれだけど、感覚ってのがあって、首都圏は無観客での開催となったが、地方では1万人を上限に有観客とは・・

これ、普通に考えて、バラマキ行為って見方だってできなくはない。

辛いところだねぇ。

まぁ、それも、データとってあとから見ればわかることだと思うけど、都合の悪いデータだと、日の目もみないってことになるんだろうな。

minorus

電子機器が大好きです。
プログラムを書くのをお仕事としていたこともあるので、両方できる PIC や Arduino を使って、いろいろな（役にあんまり立たない）ものを作っています。
実は UNIX 関連のお仕事も長かったので、Raspberry Pi もお手の物なのですけれど、これから触る機会が多くなるのかなぁ。
ボチボチ行きますが、お付き合いください。
若いころの写真なので、現時点では、まだ髪の毛は黒くてありますが、お髭は真っ白になりました。
愛車の国鉄特急カラーのカスタムしたリトルカブで、時々、秋月電子通商の八潮店に出没します。