統計学
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日本における統計学の歴史：第2回－太閤検地とデータ標準化の源流
はじめに：日本史における“データ標準化”の夜明け 前回は、日本最古の戸籍である 庚午年籍（670年） を取り上げ、「国家がデータを集め、意思決定の基盤として活用し始めた瞬間」を解説しました。特に、データの正確性・更新性・保存性が国家運営の土台となった点は、現代のビジネスにも通じる重要な示唆でした。 第2回となる今回は、…
2025年11月24日
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日本における統計学の歴史：第1回－日本最古の「データ」、庚午年籍と古代の計数
はじめに：データ活用は“国家の生存戦略”として始まった 以前に「統計でたどる人類と経済の発展史」というブログで、人類がデータをどのように使い発展してきたのかを書きました。 今回は、さらに分けて我々の「日本」でどのように使われてきたのかを10回に分けて見ていきたいと思います。日本ではその源流をたどると、なかなかに早い段階…
2025年11月22日
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標本調査と実験のキホン－第4回：良い実験を設計するための考え方【統計学をやさしく解説】
ランダム化・反復・局所管理の3原則を、広告の比較実験でやさしく解説。平均差だけで効果を断定しないための注意点も紹介します。
2025年11月1日
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標本調査と実験のキホン－第3回：観察研究と実験研究のちがいをビジネスで体感！【統計学をやさしく解説】
「見る」観察研究と「試す」実験研究。相関と因果を混同しないための考え方と、無作為割り付けがなぜ因果の根拠になるのかを、A/Bテストの例でやさしく解説します。
2025年10月31日
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標本調査と実験のキホン－第2回：サンプリング方法と“偏り”の落とし穴【統計学をやさしく解説】
単純無作為・系統・層化・クラスタの4つの抽出法と、選択バイアス・非回答バイアス・自己選択バイアスの防ぎ方を、ビジネスの具体例でやさしく解説します。
2025年10月30日
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標本調査と実験のキホン－第1回：母集団と標本の関係を“たとえ話”で理解しよう【統計学をやさしく解説】
全社員にアンケートを取るのは理想的でも現実的ではありません。母集団と標本の関係、全数調査と標本調査の違い、代表性を保つ考え方をたとえ話でやさしく解説します。
2025年10月29日
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データ尺度のキホン－第4回：4つの尺度を使いこなす【統計学をやさしく解説】
はじめに 第1回から第3回までで、名義・順序・間隔・比例という4つの測定尺度を順に学んできました。それぞれの尺度には「扱えるデータの性質」と「できる分析の範囲」が異なり、これを理解していないと、数字の解釈や分析結果を誤る危険があります。 最終回となる今回は、これまで学んだ4つの尺度をまとめ、どのデータにどんな分析手法を…
2025年10月28日
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データ尺度のキホン－第3回：“0”の意味で変わるデータの世界【統計学をやさしく解説】
「0」が基準点なのか、それとも“まったく存在しない”を意味するのか。間隔尺度と比例尺度の違いを、気温と売上の例で見分けられるようにやさしく解説します。
2025年10月27日
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データ尺度のキホン－第2回：“名前”と“順位”の違いを理解しよう【統計学をやさしく解説】
名義尺度と順序尺度の違いを、部署や満足度アンケートなど身近な例でやさしく解説します。それぞれで使える分析方法やグラフ、満足度の平均点のように順序尺度を平均するときの注意点を整理します。
2025年10月26日
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データ尺度のキホン－第1回：数字の意味を見抜く！データの基本【統計学をやさしく解説】
はじめに ビジネスの現場で「数字に強くなりたい」と思ったことはありませんか？ でも実は、“数字を扱う”前に知っておくべきことがあります。それがデータの種類と尺度（スケール）です。 このシリーズでは、全4回にわたって「名義・順序・間隔・比例」という4つの尺度をやさしく解説していきます。数字の意味を正しく理解することで、デ…
2025年10月25日
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確率の考え方－第3回：条件付き確率とベイズ思考をビジネスに応用する【統計学をやさしく解説】
検査で陽性でも病気とは限らない。条件付き確率とベイズの定理を使って、新しい情報が入るたびに確率を更新する考え方を、健康診断とビジネスの例でやさしく解説します。
2025年10月24日
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確率の考え方－第2回：同時確率と独立のルール【統計学をやさしく解説】
「2つの出来事が同時に起こる確率」の考え方を、営業成約率や再購入率などの実例で解説します。掛け算が使える条件＝独立とは何かを、条件付き確率と対比しながら整理します。
2025年10月23日
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データを“見る”統計グラフ－第2回 相関を読む散布図【統計学をやさしく解説】
2つの変数の関係を“目で見る”散布図の読み方を解説します。相関係数の目安、相関と因果の違い、擬似相関の見抜き方まで、ビジネスデータの例でやさしく整理します。
2025年10月13日
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データを“見る”統計グラフ－第1回 散らばりと箱ひげ図【統計学をやさしく解説】
箱ひげ図の読み方を、中央値・四分位数・ひげ・外れ値の意味からやさしく解説します。箱の幅や中央線の位置からばらつきと分布の偏りを読み取る方法、外れ値の決め方、営業成績や顧客満足度などビジネスでの活用例も紹介します。
2025年10月12日
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データの散らばりとは？－第3回 分布の形を読む【統計学をやさしく解説】
データの散らばりシリーズ最終回。平均値・中央値・最頻値の位置関係から、正規分布、右に歪む分布、左に歪む分布の見分け方を解説します。分布の形を数値で表す歪度と尖度、売上や顧客データの分析に生かす視点も紹介します。
2025年10月11日
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標準偏差とは？分散との違いと求め方｜ばらつきを直感で理解
標準偏差は、分散の平方根をとってデータのばらつきを元の単位で表した指標です。分散との違いと求め方、正規分布での±1σ・±2σ・±3σの目安、ExcelのSTDEV.PとSTDEV.Sの使い分け、ビジネスでの読み方を解説します。
2025年10月10日
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データの散らばりとは？－第1回 範囲と分散の基本【統計学をやさしく解説】
データの散らばりシリーズ第1回。平均が同じでも安定性が違うことを、範囲（最大値−最小値）と分散で数値にする方法を解説します。社員5人の売上を例にした分散の計算手順や、Excelで使う関数の違い、ビジネスでの見方も紹介します。
2025年10月9日
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代表値② 最頻値と3つの使い分け－【統計学をやさしく解説】
はじめに：シリーズ第2回は「最頻値」 難しく思われる統計学をやさしく解説するシリーズ。代表値の第2回は「最頻値（さいひんち／モード）」です。前回は平均と中央値を紹介しましたが、現場では「いちばん多い値」が最も役に立つ場面があります。たとえばECの注文金額で“最もよく出る価格帯”や、アンケートで“最も多い回答”を把握した…
2025年10月8日
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代表値とは？平均と中央値の違い・求め方・使い分けをビジネス例でやさしく解説【統計学】
代表値のうち平均値と中央値を、営業5人の売上の例で計算から解説します。平均が外れ値に引っ張られる理由、平均と中央値がずれる分布の形、年収や家賃など目的に応じた使い分け、Excelでの求め方も紹介します。
2025年10月8日
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度数分布表とヒストグラム－【統計学をやさしく解説】
営業30人の月間売上データを例に、度数・相対度数・累積度数の意味と度数分布表の作り方、表をグラフにしたヒストグラムの読み方を解説します。棒グラフとの違いや、分布の山の形からわかることも紹介します。
2025年10月7日
