【電子書】文科生也看得懂的工作用統計學
「讓工作和生活變順利,幸福機率最高」的解答, 就是統計學!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!
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 &am
序/導讀
	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
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