マスログ｜数学・統計・AIをわかりやすく解説するメディア

はじめに：数字の関係を“予測”に変える 前回の第2回では、2つのデータの関係を「相関係数」という数値で測る方法を学びました。今回はその一歩先、回帰分析（かいきぶんせき）について解説します。回帰分析とは、2つの変数の関係を「線（数式）」で表し、未来を予測するための手法です。 例えば、広告費と売上の関係がわかっていれば、「…

はじめに：見た目の関係を“数字”で表そう 前回の第1回では、散布図を使って「2つのデータの関係を目で見る」方法を紹介しました。今回は、見た目ではわかりにくい「関係の強さ」を相関係数（そうかんけいすう）という数値で表す方法を学びます。 数字で関係を測ることができると、「どの要素が結果に影響しているか」をより正確に把握でき…

はじめに：数字の“つながり”を可視化しよう 今回のテーマでは「散布図・相関・回帰」を全3回に分けてやさしく解説します。第1回の今回は“散布図”を中心に、数字の関係を目で見て理解する力を身につけましょう。 「広告費を増やすと売上は上がるのか？」――そんな問いに答えるとき、ただ数字を並べても関係は見えてきません。そこで役立…

和からの数学講師の岡本です。今回は、私が個人的に挑戦してみた「メンサ（MENSA）」の入会テストについて、その体験談をレポートします！   岡本、メンサの試験を受ける。 みなさんは、「メンサ」をご存じですか？ ウェブにも情報が載っていますが、メンサとは、全人口の上位2%に入る高い知能指数（IQ）を持つ人々から構成される…

はじめに 第1〜3回で、統計学の基礎である「母集団と標本」から始まり、「サンプリング」や「観察研究と実験研究の違い」までを学びました。いよいよこのシリーズの最終回では、統計学の応用の核心──良い実験の設計方法（実験計画法）をやさしく解説します。 実験は、ただ“試す”だけではなく、信頼できる結果を得るための設計が重要です…

はじめに 第1回と第2回では、データの「取り方」──つまり標本調査とサンプリングの基本を学びました。ここまでで「どのデータを集めるか」は理解できたと思います。 では次のステップ、「どうやってデータから因果関係を見抜くのか？」を学びましょう。 統計学で重要なのは、“関係がある”と“原因である”を混同しないこと。 今回は、…

はじめに 第1回では「母集団」と「標本」の関係を学びました。全体（母集団）をすべて調べるのは現実的ではないので、その一部（標本）から全体を推測する──これが統計の基本です。 では、どうやって「その一部」を選ぶのか？ この選び方こそがサンプリングであり、統計分析の信頼性を左右する最重要ポイントです。 「ランダムに選んだか…

はじめに 「全社員の満足度を知りたい」と思ったとき、あなたならどうしますか？全員にアンケートを取るのは理想的ですが、時間もコストもかかりますよね。ここで登場するのが標本調査（サンプリング）です。今回は、統計学の最初のステップである「母集団」と「標本」の関係を、ビジネスの例やたとえ話を使ってやさしく解説します。 1. 「…

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…

はじめに 第2回では、名義尺度と順序尺度の違いについて学びました。どちらも“質的データ”でしたが、今回からは“量的データ”の世界に進みます。 データの世界では「0」という数字が特別な意味を持ちます。0が「まったく存在しない」ことを示す場合もあれば、単に「基準点」を示すだけの場合もあるのです。この違いが、分析方法や結論の…

はじめに 前回は、データには「質的」と「量的」があり、さらに4つの“測定尺度”があることを学びました。今回はその中から、名義尺度と順序尺度を取り上げます。 この2つはどちらも“質的データ”に分類されますが、扱い方を間違えると分析結果が大きくズレてしまいます。この記事では、社会人でもすぐにイメージできる具体例を使って、違…

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…

はじめに 第1回では「偶然を数で考える」基礎を学び、第2回では「同時確率」と「独立」を通じて“関係の見方”を整理しました。今回はそこからさらに一歩進めて、「情報が増えるたびに考えをどう更新するか」を扱います。 「確率」は未来を予言するためのものではなく、情報が増えるたびに“考えを更新する”ためのツールです。今回のテーマ…

はじめに 前回は、偶然を「数で考える」ための基本として、樹形図や単純な確率を学びました。今回は一歩進めて、ビジネス判断に欠かせない「同時確率」と「独立」という考え方を扱います。 「2つの出来事が同時に起こる確率」は、営業成約率、再購入率、アンケート結果のクロス分析など、現場の意思決定にそのまま活かせるテーマです。数式よ…

はじめに（導入） 「商談が決まる確率」「新商品がヒットする確率」「プロジェクトが期日に収まる確率」——ビジネスの現場は、見えない“確率”に満ちています。直感や経験だけで判断すると、思わぬリスクやチャンスを見逃すことも。この記事では、こうした“偶然”を数で読み解き、意思決定に活かす最初のステップを紹介します。難しい数式は…

はじめに：基準をそろえると“見え方”が変わる 第1回では「変化の流れ」を、 第2回では「変化の速さ」を見てきました。 今回はその集大成として、異なるデータを同じ基準で比べる「指数化」を学びます。 売上、アクセス数、物価、人口――どれも単位も桁も違う。 しかし、基準（＝100）をそろえるだけで、“どちらがどれくらい伸びて…

はじめに：数字の“速さ”を読む力 第1回では、数字の“流れ”を折れ線グラフや移動平均で見る方法を紹介しました。 今回はその一歩先、「どれくらい変わったか」＝増減率 の世界です。 売上やアクセス数が「増えた・減った」という事実だけでなく、 「どのくらいのスピードで変化したのか」を読む力を身につけましょう。 1. 増減率と…

はじめに：数字に“時間軸”を加えると世界が変わる これまでのデータ分析では、売上や満足度などを“ある一時点の数字”として扱ってきました。 しかし、数字は時間とともに動き続けます。 その変化を観察するのが 時系列データ分析 です。 例えば、あなたの会社の月次売上がこうだったとします。 月次売上データ（例） 年月 売上額（…

はじめに：数字の中に“人の動き”が隠れている クロス集計を使うと、ただの数値表が“人間の行動”や“心理の傾向”を映し出す鏡になります。これまでの2回では、第1回で「行と列を変えることで見える世界」、第2回で「平均の罠と構成比の力」を学び、数字の見方を深めてきました。そして最終回となる今回は、その集大成として――数字の奥…

はじめに：平均が“ウソ”をつくことがある？ 「平均値は便利だけど、なんだか現実と合わない」――そんな経験をしたことはありませんか？ 実は、平均値には“錯覚”を生む落とし穴があります。 クロス集計を使うと、その“平均の罠”を簡単に見抜くことができるのです。 今回は、「構成比」を軸にデータを読む力を鍛えながら、ビジネスで実…