統計の基礎第1回授業の進め方第1講統計への誘い 4月15日統計に関する最近の話題(1) 統計に関する最近の話題（２） • 乳がん死亡者約１万人／年早期の治癒率90％以上 → 乳がん検診を受けましょう • • • • • 検診での発見率、セルフチェックでの発見率セルフチェックによる発見でのタイミングと治癒可能性症状自覚後の治癒可能性乳がん放置での悪化・死亡の可能性マンモグラフィーの危険率、検診コスト１．はじめにＨ．Ｇ．ウェールズ • 「統計学的思考が読み書きと同じように良き社会人としての必須の能力になる日がくる。」 (1903年) Ｈ．ヴァリンＧｏｏｇｌｅチーフエコノミスト • 「これから10年もっともセクシーな職業は統計家である。」(2009年) ２．統計の歴史 • 統計調査は、古くから、国家の経営のために行われてきている。 • 科学的社会調査・統計調査は、産業革命後に始まっており、これまで多様な調査が行われてきた。 ◎国勢調査土地、人口、家族の調査エジプトピラミッド建設人口・富調査 B.C.2700～ラメス二世課税のための人口調査 B.C.1300 ギリシャアテネ、スパルタ・・・壮丁調査ローマ人口調査う王戸口調査春秋戦国、前漢、後漢墾田戸口人口調査 • 崇神天皇(11代) 調役のための人口調査 • 正倉院文書律令制定時代戸口調査 • 大化の改新 645 戸口調査班田収受造籍 • 豊臣秀吉検地令1590 刀狩令1588 農民・武士の区分と身分調査 • 宗門改1614 各国での近代的国勢調査の実施 • 18c末アメリカ • 19c初～イギリス、フランス、デンマーク、ポルトガル・・・フィリピン、インド、ビルマ・・・ • 1920 日本日本の統計調査の改革新統計法 • 2007年５月23日公布２年以内全面施行行政のための統計 →社会の情報基盤としての統計 ①公的統計の体系的・計画的整備の推進 • • • 「公的統計」国、地方自治体全ての調査統計、業務統計、加工統計「基幹統計」法での例示「国勢調査」、「国民所得統計」「一般統計調査」報告義務規定 ◎企業センサスの実施 ②統計データの有効利用の促進 • オーダーメード利用のために匿名データ統計の提供 ◎政府統計の総合窓口 ③統計調査の対象者の秘密保護の強化 • 守秘義務規定違反者への罰則規定 • 受託事業者への罰則規定の適用 • かたり調査の禁止 ④統計整備の「司令塔」機能の強化 • 内閣府に統計委員会 • 分散型統計収集体制日本・アメリカなどニーズに迅速に的確に対応相互比較・体系性の軽視 • 集中型統計収集体制カナダ・ドイツなどニーズへの対応が不十分統計の専門性の発揮・体系的整理３．統計学の歴史 • 前史 H.コンリング「国家に関する知識」(1660講義) G.アッヘンヴァル Statistik(国状学) • 政治算術 J.グラント死亡表(生命表) W.ペティ (統計学の父) 経済統計への拡大ペティ=クラークの法則確率論 B.パスカル三角数、信仰の利益計算、賭け中断の分け前 P.フェルマーベルカーブ P.ラプラス正規分布の意味統計学の展開 • A.ケトレー (近代統計学の父) 社会事象の正規分布 • ナイチンゲール戦場での死因(統計の有効活用) • 19c末～20c初 F.ゴールトン指紋の発見者生物測定研究所生物学に数学的厳密さを回帰平均への回帰親子の身長相関計測の尺度 K.ピアソン進化論の追跡『科学概論』1880s 決定論的見方に追加すべきものを認識フィッシャー実験計画ロザムステッド農事試験場のデータ解析 W.ゴセットステュデントのｔ検定標本調査と統計学マスコミの隆盛新聞社の模擬投票 20cに入って盛んに世論調査社の設立アメリカ大統領選挙ギャッラップの大成功(1936)と大失敗(1948) センサス局等の活動標本調査の価値 → 標本調査の理論 ⇒ 統計学の大成ごく最近まで、統計学としてこれらの内容を基礎としたものを伝えてきた。４．統計の積極的活用勘による対応から根拠のある対応へ（Evidence-Based） • 年毎の新たなワインの質 (オーリー・アッシェンフェルター) ＝12.145＋0.00117×冬の降雨＋0.00614×育成期平均気温－0.00386×収穫期降雨 • 貢献出走塁 (ビル・ジェイムズ) ＝（ヒット数＋四球） ×総塁数 ÷（死球以外の打席数＋四球数）ＥＢＭ（Evidence-Based Medicine）科学的根拠に基づく医療 (前史) • イグナッツ・ゼンメルヘルツの発見(1840) 産院での女性の死亡率 12％⇒2％手を洗うことの励行で産褥熱感染の回避ＥＢＭ宣言ゴードン・ガイヤット、デヴィト・サケット (1992) • 治療法の選択は、最高の根拠に基づくべきで、最高の根拠とはできれば統計からくるべきだ。「10万人の命」宣言 • ドン・バーウック (2004) • 回避可能な死の防止のために６つの変化の導入肺感染、静脈感染の防止など治療方法の確認 ⇒ 根拠のある治療日本での医療を巡る話題 • がん検診の評価 • メタボの評価 • サプリメントの評価５．何が起こっているのか • データの蓄積 • データ分析の容易化 • （情報の流布・・海外情報も容易に入手) ◎情報革命データを共有し流通の効率化 (サプライチェーンマネジメント) データデータデータデータデータ蓄積されたデータを分析し利益機会を発見コンビニの経営頻繁な配送 ◎計算環境の激変 • 理論から実践へ (学術研究) (手計算からパソコンへ (臨床研究)) • 解析解から探索解へ高度経済成長末期の夢の実現？ (いろいろな問題が解けるようになってきた) Ｅｘｃｅｌの日常的活用 • ホームページ “パソコン・ステップ・アップ” 閲覧 ※テーブル概要把握 ※アウトライン • 区分毎集計各種クロス集計 ※ピボットテーブル各種分析ツール • Excel組込分析ツール、ソルバー • 記述マクロ • テンプレート化 • シミュレーション • アドイン・ソフト ◎現在の変化 (1) クラウドコンピューティング (2) ビッグデータ • 自動販売機で新たな需要発見 • GPS等で建設機械の稼働状況を把握 • ツイッター情報から風邪の流行を予測 • リポーターの情報を集約からゲリラ雷雨の予測 3つのＶ • Volume 大量 • Variety 多様 • Velocity 高速観光産業での事例 • 案内のターゲッティングどの施設から回ってくるか携帯GPS(基地局)から回遊記録環境問題での事例 • 地球温暖化の解明蓋然性の理解環境汚染の把握経営での活用 • 日常業務の把握隘路の発見業務改革の可能性の把握社会人への新たな要請 • 統計処理を日常的に行う • 統計学を実践的に活かす (２つの能力格差の回避を) デジタル・デバイドイングリッシュ・デバイド６．学ぶべきこと • 日常業務の中での統計処理ができるように • 授業の内容も日々変革 • パソコンの活用と併行して学ぶ統計の記述・推測・説明 • 収集データから直接整理できる事実の要約内容変数の代表値・分布、変数間の相関 →記述 • 収集データから推論できる母集団の変数の内容 →推測 • 収集データから推論できる因果関係 →説明パソコン・ステップアップの図左;記述、右;説明Ａ．記述説明に先行して不可欠 ①データ整理観察単位事例に分割観察変数属性、変数、パターン等に分割 →観察値 • 作成方法、入手方法の明示が重要 ②分析体系的な差異と非体系的な差異の分離実現変数と確率変数確率論的世界観決定論的世界観 ③判定基準バイアスのないデータ平均値妥当性、信頼性有効性一定範囲の分散 ④事実の要約 • 単独の変数の記述代表値の考察平均値分布(分散、歪度、尖度、最大・最小値、・・・) Ｂ．推測 ①母集団の変数の推論比率・平均等の区間推計相関係数の推計とその確からしさ相関の強さと相関の有無の確かさは、異なる問題である。 ②複数の変数の相関の記述相関関係の考察多様な相関係数が工夫されている。事例を構成する事象の共通点・相違点の列挙 ③一般的事実を求める個別的事実から一般的事実の抽出比較事例研究科学的推論の方法により類似した出来事の中にある体系的なパターンを得るＣ．説明因果関係の推論相関の存在がそのまま因果関係とはならない。因果関係の証明で蓋然性を超えることは難しい。調査で事例における事態の推移を直接観察。また、事例を構成する事象の共通点・相違点的から推論 ①因果効果＝実現数値－反事実的数値両方同時には観察できない因果的推論の根本問題ヒュームの懐疑時間的・空間的接近、先行関係、論理的妥当性から推測 ②事例の蓄積確率的因果効果＝原因条件がある場合の平均値－原因条件がない場合の平均値実現した場合のみ認知できる →いかに推測していくか ③因果メカニズム作用機序の説明Ａ→Ｂ→Ｃ一連のメカニズムとして把握する場合も個々に分析が必要 ④多様な因果関係多数の原因多数の結果相互循環時間により異なる結果 ⑤因果関係の条件必要条件被説明変数(結果)の同じものを集め共通の変数を探索する十分条件共通の変数を持つものを集め共通の結果を確認する ⑥システム・モデルへ ◎授業の進め方１．授業の趣旨２．授業の構成３．授業の具体的進め方４．授業の受け方５．成績評価６．教科書等１．授業の趣旨 • 「多様なデータの統計的処理に必要な基礎的知識を得る。 • 併せて、実際に分析総合するためのExcelの技法を習得する。」２．授業の構成 • ホームページ表紙のとおり • 統計の整理集計 • 母集団値の推測 • システム分析３．授業の具体的進め方 • 授業は講義形式で進めます。 • 各時間末には、当日の復習として、理解度を確認する簡単な計算等のミニ・レポートを出してもらいます。 • Excelの活用については、講義の中で説明しますが、皆さんが実際にパソコンを使って理解するのは、時間外の復習で行ってください。なお、別途、補習の時間を設け、Excelの使い方の学習を支援します。 • また、回によっては、提出課題として復習問題を準備しますので、各自、自宅やメディアセンター等で学習してください。この課題は、友人と相談しながら遂行するとしても、最後は必ず自分独りで実践して、印刷して翌週の授業時間に提出してください。４．授業の受け方 • 内容は積み上げなら理解していく必要がありますので、予習復習を徹底し、授業の進捗に取り残されないようにしてください。キャップ制は予習復習の徹底を要求するための制度です。 • 復習のために、授業時間中にノートをしっかりと取ってください。復習として、授業後、その日のうちにノートをしっかりと再整理してください。ノートをしっかりと取れなかった部分は、教科書、授業ホームページ、配布資料等で確認してください。エビングハウスの忘却曲線自分の頭で考える↑ ノートを取る ↑ 「大学生活のためのツールブック」より • 理解できなかった部分は、時間末レポート、あるいは補習の時間等に質問するようにしてください。ちなみに、火曜の12:10～13:00 をオフィスアワーとしています。 • パソコンを利用した説明もありますので、教室へ各自のパソコンを持ち込むことを勧めます。（コンピュータ室で演習としてやると時間がかかりすぎるので講義室で行います。） 5 ．成績評価 • 各授業での評価各回４点満点＊15回時間末ミニ・レポート、受講姿勢(うち出席1点)等で評価します • 提出課題各回５点満点＊8回 • この積算方法に拘わらず、授業への出席回数が少ない人については、「欠席」の評価といたします。６．教科書等 • 特定の教科書を指定しませんが、紹介した図書等の中から各自に相応しいと思われるものを必ず一冊以上入手し、キーワード(統計用語)、キーコンセプト(中核的概念)の理解に活用してください。時間末ミニ・レポート課題Ｈ．ヴァリンが、「これから10年もっともセクシーな職業は統計家である。」と言ったことについて、時代的背景を踏まえて意味を説明しなさい。