リスト：確率と統計：数字で嘘をつくための道具 を表示しています。（全 25 件）

大学の統計学の教科書として、本書の初版を利用した記憶があります。
たしか、統計は嘘をつくための道具だという話があったと思う。
すでに、手元にないので確かめようがありません。
どなたか、初版を手元にお持ちの方がおみえでしたら、ご確認くださると幸いです。
１０年ほど前に、名古屋に講演に来ていただいたことがありますが、
大学で先生の書籍を統計学の教科書として利用させていただいたことはお話しましたが、
「統計の嘘」についてはお聞きするのを忘れていました。
統計は、嘘をつくために、どのようにでも使うことができること。
制約条件や、設定を変えたり、座標の変換、誤差の処理など、
元のデータをいかようにも加工できる。
その技におぼれてしまって、本質が見えなくならない
ようにするために統計学を勉強したように記憶している。
その後、嘘をつくために使わなかったと誓えるかといえば、
記憶の範囲内では嘘をつかないように、枕言葉を添えるようにしている
としか言いようがない。
「「ある制約条件」を付ければ」とか
「短期的に近似すれば」とか
「時間変動を無視すれば」とか。
（kaizen / 2008-01-06）

紙とペンを持ちながら、計算しつつ読んでみましょう。ごろ寝では当然読めないです。数学的厳密性は無いものの、直感的な形で統計学を知りたい人にはお奨め。何かあるたびに、常に参照している一冊。統計学を初めて学びかつこれを初読する方には多少重いかもしれませんが、読後に得た知識は社会で絶対に活きます、マジで。
なお、高校理系レベルの数学（微積分）がわからない人には不向きです。少なくとも高校理系レベルの数学を理解している必要がありますので、汎用性という点で星を一つ落としました。（fc_tokyo_1999 / 2004-07-29）

日本語で書かれた統計入門の本は何冊か目を通したが、一番しっかりしている。統計の基本的な考え方の根本がちゃんと書かれているので、応用が利く。本自体には基本的なテストしか書かれていないものの、この本を理解していると、もっと複雑なテストも理解しやすい。この本を土台に、自分の分野にあったもっと専門的な本に移るのがおすすめ。
ただし入門書としては数学満載なので、気楽に読める本ではない。ちゃんと紙とペンを横において、格闘していかなければ、理解は深まらない。数学アレルギーの人にはきついかも（まあ、数学なしの統計を勉強することなど不可能だが）。でも、高校数学の基礎程度で十分事足りる。（ / 2005-03-27）

　この本は心理学や社会科学，品質工学，農学など，幅広い分野のかたがたへ入門書としてお勧めです。
　内容はタイトルのとおり基礎的なもので，実用には全く不足でありますが，本書の優れた点は「統計学に横たわる思想がよく見える」ことです。厳密に理論を組み立てるのではなく直感的な説明を用いて考え方の流れを説明しているので，本書を足がかりに勉強すれば，現実社会における問題に直面した時それをどう解釈し，どう扱えばよいかが自然に身につくのではないでしょうか。反面，理論的な面では何も言っていないに等しいかも。厳密な証明は少ししかないし，測度論とか難しいのは使っていません。
　マーケティングや工場管理の仕事をしている実際家でデータマイニングを始めたいなと思っている方には，この本はお勧めです。（ / ）

　統計学の基礎的な理論はひと通り書かれています。例も豊富で、単に数式とその使い方を記述するのではなく、どうしてこのようなものが必要なのかということを順を追って説明しているのがいいと思います。ただ、ｔ分布やｆ分布の具体的な数式は書かれておらず、他の部分でも数式の導出はかなりはしょってあるので、その点数学的には物足りない部分もあります。そのあたりは他書で補うのがいいでしょう。
　また、この本は文系向けではありません。数学が苦手な人が読むと、挫折すると思います。（アポロニウス / 2006-12-01）

難しすぎずに、他の簡単な本には書かれてないようなちょっと進んだ内容が含まれていて、統計学に興味を湧かせる本だと思った。
僕は、東大生でもなんでもないので、この本が東大で使われてるのかどうかはまったく知らないが、自分の学校の授業で使っていた統計の本が分かりにくかったので参考書として購入した。
この本の方が分かりやすく、かつハイレベルな内容だった。
独学にも向くと思う。（ / ）

　大変分かりやすく，しかも丁寧に書かれています。｢自然科学の…」とありますが，特に社会科学の分野で統計を活用されている方にお勧めします。
　統計的手法はその手法の背景にある理論を理解することが現象の背後にあるものを把握するために重要となります。本書はその手法の背景にある考えの流れを直感的かつ理論的にも明快・体系的に示してくれます。
　社会科学の文献ではこのあたりを曖昧にして話を進める，ということも多々見受けられますが，この本を読めば何が本質で，何が些事か，用いられている統計的手法はよく理解され正しく用いられているか，ということが見分けられるようになると思います。ぜひ読んでください。（ishoku365 / 2004-02-24）

統計学の基本を学ぶ教科書的な役割と、個別に各セクションを見ても役立つ参考書的な役割を併せ持つ良書であると思う。「自然科学」の統計学と名乗る必要はないのではないかと思えるぐらい、「社会科学」にも有用である。
これだけ情報があふれる社会となってしまった現在、必要な情報を選抜する能力と情報の信頼性を的確に判断する能力が必要となっている時代には統計学は欠かせない。
内閣の支持率が２ポイント減少したのは、本当に内閣の人気が下がったのか、２ポイントにどれほどの重みがあるのか、調査する集団の抽出に問題はなかったのか。そんな問題でマインドコントロールされぬよう、これからの国民には統計学は必修だ。本書は理科系の大学生以上を対象としており、一般的には多少難解な点があるが、国民にはそれぞれのレベルに応じたバイブルが必要であると思う。
そんな中、本書はあるレベルの者のバイブルになりえる。
公式の理解に疲れたら、随所に書かれたコラムに目を移してもよい。「最尤法（さうゆうほう）」は「もっとももっともらしい方法」という意味でまぎらわしいが、英語でlikelyを表す「尤」は、中国ではmost「最」という意味を表しているそうで、さらにややこしいなど、読んでいて楽しい。（Secondopinion / 2004-06-05）

統計学を、自然科学（というか理科系学問全般）にどのように生かすかを念頭において書かれた教科書。たんに統計学で使う指標の式やそれを扱う公式を列挙するだけに留まらず、概念を身につけることができるように書かれている。統計学の神髄を理解し応用能力を会得することができる名著であると思う。（tsutahiko / 2002-08-17）

端的に言って、理解するのが難しい。この本を読む前に、入門書を何冊かは、読破しておかないと歯が立たない。しかしながら、名著であるのは、間違いなかろう。（教科書マニア / 2009-04-28）

　いろいろな統計データが例として掲載されており、また、統計学の
周辺知識もちりばめられており、興味を持って統計学を学習できる
ように編集してあると思います。
　独学にも使えますが、どちらかというと文系の授業の中で
使うのに適していると思います。
全く初めて統計学をやる人にとっては式の理解しずらいところも
ちょっとあると思います。（masunari / 2002-04-25）

統計学をまったく学んだことがない人にとっては、相当難しく感じるかもしれません。最初は、私が初学者だったために難しくて理解しずらかったのですが、統計学の基礎を一通り学んだ後に読み直すと、だいぶ理解できるようになりました。ちなみに私は入門編として、J.C.ミラー著,村上正康翻訳『統計学の基礎』培風館を最初に使用しました。（ / ）

統計学をもっとも基本的な部分からしっかり学べる本である。数字に惑わされることなく、おおまかな流れだけでも終えれば、統計学のさまざまな手法がいったい何をしようとしているのかを理解できるだろう。章末にある実際の問題をときながら手法になれれば、自分でその手法を使うこともできるようになるだろう。統計学という難しい分野をわかりやすく説明した本だと思う。（ / ）

非常に基礎的な部分から書き出されているため、数学のバックグラウンドの乏しい文系の学生にも比較的わかりやすいテキストである。またこの本の良い点は、問題演習が非常に充実していることで勉強しながら身についているのを実感できる。私もこの本の問題は全て解きました。（hoshino / 2002-01-18）

統計学の入門書として最適な本です。
理論ばかりになってしまいますが、それでも多くの大学がこれを教科書に採用しているだけあって、価値のある本です。
練習問題もよいですが、練習問題の解説がやや少ないかな、それを除けばよいと思います（mmeak / 2007-05-23）

統計の本質を分かりやすく解説しており
理解を深める演習問題も充実。
入門書としては理想的でしょう。（JRL / 2008-08-30）

文章もある程度は丁寧で、キチンと読めば理解できる。練習問題も偶数問題だけとか、奇数問題だけとかでも、ちゃんと解けば身につく。ただし、エクセルを使うことは前提に書かれていないので、エクセルの使い方は別の本で学習する必要がある。
また、ベイズの説明が素晴らしい。（コンタナトス / 2006-09-05）

～統計学をほどよく数式をまじえて解説してくれる本が欲しいと思っていたところ，これに出会いました．高校卒程度の数学知識で，統計の数理的な部分を（マニアックにならないで）解説してくれています．永田先生の統計関連の著作はどれも良くできているなと感じます．
数式の全然でない統計の本は物足りないけれど，重積分や行列ばかりの本にもついて行けない～～という方におすすめします．～（雪彦 / 2005-10-08）

内容は高校数学から初等の微分積分，線形代数学のレベルであり，（理工学系のものにとっては）いたって平易である．が，いたって平易な内容を，さらにわかりやすく，なぜこの数式が統計学に役立つのかについて，丁寧な解説が加えられている．このような読者，学習者の視点に立った著作は，永田氏の際立ったセンスであると思う．
理解を助く，あってもよい一冊（sintra / 2006-06-23）

文系の人や，医療系等の数学をあまりやってこなかった人が，これから統計学を勉強しようという時に非常に有益な本です．
統計学を理解するのに必要な数学の知識と，その数学の手法が統計学ではどういう場面で用いられるのかについて，網羅的に解説しています．
ただし，個々の数学手法についてはボリュームが少ないため，この本だけで統計学を学ぶのに必要な数学の能力を身につけることは難しいと思います．一通り本書を読んで，理解が足りないと感じた箇所については，あらためて他書で学習するという使い方がおすすめです．（tefu / 2010-03-03）

統計学のテキストの数式記載を理解するために必要な数学を押さえるための良書。統計学を勉強し(て苦労し）て、その数式の理解に苦労した経験のある人には、『何のためにこの数式を理解する必要があるのか』というポイントが特にわかりやすいと思われる。（ryamada22 / 2005-11-26）

　この本は近代統計学の流れを分かりやすく示してくれる.数式はひとつも出てこないが、統計学をまったく知らないと興味は少し減るかもしれない.しかし、それでも統計学が社会にかかわり、影響を与えた歴史がわかるので、統計学アレルギーの人にもおすすめと思う.全29章の間にピアソンとフィッシャーから始まり、ブリス、ベイズ、ネイマン、ゴセット、コルモゴロフ、デミング、スネデカー、テューキー、コックス、など多数の著名な統計学者が登場する.全29章のうち第1章から19章くらいまでがとくに面白い.フィッシャーはピアソンの冷遇と圧力から逃れるためにロザムステッド農業試験場に就職させたが、これが彼に人生最良の時を与え実験計画法が生まれた.ネイマンは憧れのルベーグに会ったとき冷たくあしらわれ、これを反面教師として学生にとても親切になったという.インドの富裕な学者マハラノビスは自分の土地にインド統計研究所を建て、そこから世界の統計学者ラオが育った.数学、物理学、生物学、哲学に偉大な足跡を残したソ連の天才コルモゴロフは、ローマ教皇史に詳しく、講義でプーシキンの詩をそらんじた.などなどエピソードが豊富に紹介されている.こういう話を交えてもらえたら、統計学の講義ももう少し身近になったかもしれない.（ヴィト原石 / 2006-05-06）

統計学の歴史とその中の人間模様を描いた本．統計学者の手によるものでその筋ではかなり有名な本らしい．統計の初心者向けの本はいろいろあるが，その背後の考え方について解説されたものはそれほど多くはないと思われる．特にフィッシャー=ネイマンの論争は初学者には今ひとつよくわからない部分である．本書はこの辺の裏の事情がよくわかる．
私自身は進化学や集団遺伝学から統計に興味を持っているので心情的にはフィッシャーびいきなのだが，本書は個人的なつながりもありネイマンシンパのようである．確かに何とかより応用範囲を広げようとするネイマンの努力に対しフィッシャーはややかたくなになりすぎている部分も見えるが，しかし真実にはフィッシャーが近いのではないかという気分も抜けきれない．結局一回限りの確率とは何か，そしてそれが人の進化的な認知制約から概念把握が難しい部分をどう説明しようとするのかが論争の本質かなあというのが素朴な感想である．いずれにせよ描かれている人間模様は劇的で飽きさせない．ネイマンがフランス語で講演し，聴衆にフィッシャーがいるので厳しいつっこみを覚悟したが，フランス語のできないフィッシャーはつっこめなかったというような逸話も満載である．
また歴史的な発展が概観できるもの本書の醍醐味の一つ．統計がダーウィンによる生物学から勃興し，実験計画から小標本，正規分布統計が精密化し，そこから工程管理，経済統計がわかれていった様子，コンピュータの発達とともに統計学の変化していく様子が描かれている．
全般的には特に統計学勃興から第二次大戦前の部分は大変面白い．それに対して戦後の部分は，一つには統計学が発達して専門的に分化していったこと，そして存命の著者の個人的な知り合いが多く登場することにより批判的な著述が無く，やや散漫でちょっと残念である．（shorebird / 2006-04-15）

統計学の”人”の方に焦点をあてて解説があるので
とても楽しく読めました．　
統計自体にはあまり参考にできないとは思いますが，
統計をかじった程度の私には，「コロモゴロフ」という
人はこんな人だったんだぁなんて感じで身近に
感じることができました．
統計学に詳しい人が書いているようで，他の本では
回りくどくわかりずらく書いてあったことがすばりと
指摘してあったりして，その点も好感度を持ちました．
この本を読んで，デミングを読み進んでみようと思いました．（親カッパ / 2007-08-30）

現代社会においては、０か１００かといった極端な思考は弊害の方が大きく、そもそも社会自体がそのようには設計されていない。礎となっているのはまさにリスクマネージメント、保険などというのはまさにコストとリスクを「統計」に基づいて図りながらなされているということ。
ただ肝心の「統計」について基礎教養、馴染みのある学問となりえていない、だからこそ簡単なテクニックで騙されることにもなる。しかし、一般に統計の書物を開こうとするとそこには正規分布が分散が〜といった形で数式が並び極めて敷居の高い（高そうな）学問となってしまっている。
しかし、本書においてはその敷居を下げることに成功している。「統計」の基礎的知識について、それぞれをそれを発見した人物、その知に結びついた具体的な出来事などに結びつけることで極めて面白おかしく読み終わってみれば結果的に「統計」全般について少なくともその骨格、考え方を学び終えているという優れもの。これでもって「統計」について関心をもってその他専門書に手を伸ばすもよし、少なくとも世の事象について確率的に考えるというように見え方は変わっていると思います。（遊鬱 / 2006-06-14）

今につながる数理統計学の流れを、それらを拓いた学者を前面に出して紹介する好著。時代としては主に19世紀末からほぼ100年余なので身近な題材が多い。なぜ、この手の本が今まで無かったのか、不思議なほどに、あって然るべき本。
現代統計学を築くフィッシャーの話題から始まって、分布の話、ステューデントのｔ検定、実験計画法の完成、ベイズ理論、確率過程、探索的データ解析、統計的品質管理、医療の解析等々、現代統計の主要な流れを、それを築き発展を担った学者のエピソードをふんだんに紹介しながら数式なしでたどって行く。フィッシャーとピアソンの確執も興味深く読める。数理統計を実務の勉強として苦行してきた人は、この本を読むと、数理統計学にこんなにおもしろい側面があったのか、と改めてうれしくなるに違いない。
著者が、製薬会社という応用統計の現場で長く働いてきた学者だけに、フィッシャーの分散分析が農業の場から生まれたこと、その後も、医療や工場などで社会に役立つ学問として発展してきたとする立場は説得的で好もしく読める。しかし、流れの中でひとつ、多変量解析の流れがわずかしかおもてに現れないのはなぜだろう。（tomo1943 / 2006-08-25）

統計の本の中には、「○○のための統計学」や「○○のための確率・統計」といいつつ中身は他の統計の本となんら変わりないことが書いていることがある。しかし、この本ではまさにタイトルの通りに「学会・論文発表のための統計学」が扱われている。例えば、SDとSEの違いは、統計に関する書籍であれば、定義の数行をみれば一目瞭然である。しかし、この本ではそれらの使い分けに図表も含めなんと7ページも解説している。著者がこのような基本的事項に頁を割いているのには訳がある。著者は、10年に渡って医師や研究者からの生物統計相談を受けており、日本屈指の相談経験をもっている。その著者の経験から、「学会・論文発表のため」に理解しておきたい統計的事項についてまとめられた本であるため、重要なことを完全に理解できるように詳しく書かれている。扱われている内容には、「パラメトリック検定とノンパラメトリック検定」、「はずれ値の扱い方」、「多重比較」などがある。ただし、この本は「学会・統計発表のため」であるため、一から統計を勉強する人用ではないことに注意して欲しい。（wybern / 2002-07-05）

平易な文体で，「統計の話」シリーズにつながるものがあります。専門書的でないトピックも取り上げてあり，それなりの価値はあると思います。
しかし，実験を組む段階でその後の解析（統計処理）まで考えている人（通常こちらが普通だと思いますが・・・），あるいはそれなりに統計学や統計解析手法をきちんと勉強してきた人にとってはどうかな，と感じました。
内容と本の質感を考慮すると，もう少し安ければ星をもう一つ増やしてもいいかな，というところでしょうか。（chisato_akira / 2005-06-12）

医療研究者を対象とした本ですが、医療以外の研究者でも、論文を書く時の統計処理に悩んでいる方に役立つと思います。統計の専門家でなくてもわかりやすく、特に多くの本ではあまり解説に力をいれていない部分について説明してある点がよい。特にSDとSEの違いなど、データの要約についての説明がよかった。（ / ）

これから大学院で統計を道具として使っていかなければならないので、そのために購入しました。最初に”まずは基礎だけ臨床統計”を読んで、そこにお勧めの参考書として記載されていたので、それからこの本を読みました。読むのにストレスをまったく感じませんでした。数学的な内容はほとんどありません。道具としての統計を説明しています。
（うちゅうろん / 2006-03-17）

統計の本の中には、「○○のための統計学」や「○○のための確率・統計」といいつつ中身は他の統計の本となんら変わりないことが書いていることがある。しかし、この本ではまさにタイトルの通りに「学会・論文発表のための統計学」が扱われている。例えば、SDとSEの違いは、統計に関する書籍であれば、定義の数行をみれば一目瞭然である。しかし、この本ではそれらの使い分けになんと7ページも解説している。もちろん図や表を利用してのことだが、著者がこのような基本的事項の応用に頁を割いているのには訳がある。著者は、10年に渡って医師や研究者からの生物統計相談を受けており、日本屈指の相談経験をもつ。その著者の経験から、「学会・論文発表のため」に理解しておきたい統計的事項についてまとめられた本であるために、重要なことは完全に理解できるように、詳しく書かれている。扱われている内容には、「パラメトリック検定とノンパラメトリック検定」、「はずれ値の扱い方」、「多重比較」などがある。ただし、この本は「学会・統計発表のため」であるため、一から統計を勉強する人用ではないことに注意して欲しい。（wybern / 2002-06-29）

統計学の入門書は数多くあり、それぞれに特徴があります。
この本は、文章による説明が長く、数式の使用が統計学の本にしては少ないので数式が苦手、といった文系の方には良いでしょう。反面理系の方にはもっと数式で簡潔に説明してくれたほうがわかりやすい、長文を読むのが疲れる、という感想をもたれるかもしれない。また、随所に定理が出てくるがその証明はほとんど無い。
結論として文系の方が統計学の初歩を学ぶのに適している本だと考えます。（エスポワール / 2004-02-24）

本書は、統計学の教科書であり、数学を知らなくても理解が可能な入門的な書である。
今日、統計学の重要性はますます高まっている。それは、次のようなことが多々にして生じるためである。われわれは、ある集団に関して自分が所持している仮説が正しいかどうかを判断せざるを得ない局面に直面するということ、これである。こうした場合、その集団を隅から隅まで調べ上げることができれば、その局面を打開することができるが、そうした行動は、その集団が巨大化すればするほど不可能に近くなる。そしてまた、われわれが対象とする集団は、そのような巨大な集団であることがほとんどの場合が多い。こうした状況下である集団に関する自説の検証を行うためには、その集団の一部を抜き出し、その一部から集団についての結論を得る、という方法が最も有効である。その方法が統計学である。
本書は、こうした統計学の基本的要素となる記述統計（集団の一部＝標本を分析する手法）と推測統計（記述統計で得られた結果を用いていかに集団全体を推測するかの問題）、そして、それらの基礎となる、確率・確率分布・統計量・サンプリングの概念を、一変数問題を中心に、あまり数式を使わず説明してくれる。こうした統計学の基礎的なエッセンスに触れた後、問題を二変数以上に拡張し、相関や回帰などの概念を説明するに至る。
また、体系的ではないが、統計学上重要と思われる考え方、Χ二乗検定、分散分析とＦ検定、母数によらない検定、重回帰分析などが取り上げられており、一部応用にまで拡張できる内容になっている。
しかし、全体としての内容は入門編であり、初学者に向けられた本であることに変わりはない。（akiaki / 2004-10-09）

P29に、「実験を多数繰り返したとき、（１０）で求められたS二乗の値の平均は、母集団２次積率（平均のまわりの）の値に近づくことが、数学的に証明できるのである。」とあるが、どういう証明かは記載が見あたらない。
生命表（P49)のような例示があることから、社会統計学に属するものかもしれない。
（kaizen / 2008-04-21）

他の方がおっしゃる通り、文系向きの本のようです。
自分は理系なので読みにくく、退屈に感じました。
文系の方、および数学と関わりの薄い理系の方には、胸を張って勧めます。
徹底して初歩的な数学しか使われておらず、無理なく読み進められると思います。
理系の方にはもっとよい本があるでしょう。（　 / 2010-03-07）

-読んだ方向けの解説。
この本は極めてシンプルで体系だった本である。
何せ全ての分析が標準偏差という部品だけを使って組み立てられているからである。
まず２項分布の極限に標準偏差が現れ、標準偏差の土台に２項分布があらわれる。
ｔ検定は標準偏差の特殊な場合でｔ検定の極限は標準偏差に近づく。

仮説の検定のページでは標準偏差を２つ組み合わせて分析手法を作っている。
χ２乗検定はこの２つの比較を拡張してN個にしたものである。
分散分析はχ２乗検定の分散版となっている。
つまりここまででてきた分析手法は全部標準偏差という概念で組み立てられている。
さらに回帰分析では直線の傾きをきめるのにやはり、標準偏差と分散の概念を使って決定している。

つまり、この本のほとんどは標準偏差という概念の変形したものに過ぎないわけだ。
これら統計分析においてなぜこれほどまでに標準偏差となるのか。
それには理由がある。
大数の法則とブラック・ショールズ理論である。
どんな偏りを見せる関数でも何回も足し合わせると標準偏差に近づく。
ブラックショールズ理論はそれを証明している。
そのため、量を扱う統計では必然的に標準偏差の概念が適用できる。

この本の統計分析が全て標準偏差を基礎に組み立てられているわけである（独断と偏見）。
といっても統計分析手法は世に無数にあるが、そのなかで教えやすいのがたまたま標準偏差をつかった分析手法というだけかもしれないけれど。（sinapusu / 2010-02-11）

つまり昔から読まれていてこのような本があまりなかったことだと思います．
現在は恵まれていることに，漫画で統計学を説明している本や
統計学の歴史をたどるような本が出ています．
この本の使命である統計学と呼べないようなものの排除はそれらの
本の方が新しいだけに簡潔でわかりやすいかもしれません．
最後の章に述べてある，統計にだまされないための方策が
当然と理解できる人にはこの本は既に古いと思われます．
但し，各章の例示はとてもわかりやすいので，
統計にアレルギーが起きた人には良いかもしれません．（親カッパ / 2007-08-30）

　著者は社会心理学･統計学を専門としており、本書は｢統計学の概念への｣入門書･啓発書として、1968年以来スタンダードの地位を保っているものである。
　多くの人に強く推薦する訳には、いくつか強調しておきたい美点があるからだ。というのはまず、｢数式を使わない｣というサブタイトルが本当であること (ｘ＝ｙというような式は、分数を小数にする際に2･3個所で使うのみ)。さらに｢数式を使わない｣ために、類書に見られるような、理解不能なむつかしい文章になってはいないことである。むつかしさとは無縁で、むしろ、軽妙洒脱な文章とレトロチックなイラストで満ち溢れ、キーポイントが楽しく理解できる。特に10章は日常生活レベルでは、ハンドブック代わりにもなるほどで良い。
　｢サイエンス｣専門シリーズである｢ブルーバックス｣に収められているからといって、理系アレルギーを持つ方も、ビビることはこれっぽっちもない。著者の意図からすれば、ビビりがちな人にこそ手にしてもらいたいのではなかろうか。
　ともかく、「統計データ」への信頼と依存が、過去にも増して重要性を帯びている昨今、リテラシーをはぐくむ良書である。
　ちなみに、悪用はダメよ。（林縦勝 / 2006-01-20）

日常生活において、世論調査、アンケートなど統計を目にする機会は多い。
テレビ、新聞などで、統計数字を目にしない日はないといっても過言ではない。
しかし、その統計がウソだったとしたら。。。
統計学の専門家である著者が、いろいろなおかしな社会調査・統計を例にしながら、なぜその統計はウソなのか、ウソをつくために主にどういった方法が使われているのか、そしてウソを見破るためにはどうすればいいか、をわかりやすく紹介しているのが本書である。
内容自体は統計学の入門書であるのだが、扱っている対象が「統計のウソ」という具体的で、かつ興味深いものであり、また数式などは一切使われていないため、誰でも簡単に読み進められるであろう。
ただ、初版が出版されたのが1968年と言うこともあり、紹介されている数字がいまいちピンときにくい。時代背景が違うため、統計数字に関して著者と考えが一致せず、わかりにくい文章がいくつかあったのが気になる。
また、統計学を少しでも学んだことがある人なら、知っていることも多いと思われる。副題にもあるとおり、あくまで入門書であり、高度な技法は紹介されていない。逆に、それがために誰にでも読める内容になっている。（the_world / 2005-08-13）

　統計といえば、解析やデータの抽出などの役に立ち、心理学を初め、諸科学において必須にして基礎となる重要な道具である。
　
　だがしかし、科学のあるところ疑似科学あり。
　統計は、ちょちょいと小細工を弄すれば、厳密にはウソではないものの、実質ウソ、というデータをつくる最上の道具にもなる。
　近年でいえば「増加する少年犯罪」のグラフなど、警視庁白書から本書の方法を使うことで出来上がる典型的な統計的ウソの好例である。
　本書は、その手の統計的まやかしの手法を、これでもかこれでもかと紹介していく古典的名著である。
　原著発売から、既に半世紀近く経つが、古い社会観の項はあれど、質的には通用するレベルであり、全体として解説がわかりやすくてよい。おすすめの一冊。（ワカシム / 2007-06-17）

統計なã‚"てé-¢ä¿‚ないと思っているあなた。あなたのための本です。
片脚ã‚'燃えるストーãƒ-の上にのせ、もう片æ-¹ã‚'氷の上にのせたç"·ã‚'見て、統計学è€...は「かれは快適だ」と言うだろう、という有名な話があります。ç¬'い話ですが、一面の真実でもあります。統計はとりæ-¹ã‚„読みæ-¹ã§ã‚¦ã‚½ã«ãªã£ãŸã‚Šç„¡æ„å'³ãªã‚‚のになったりするのです。統計とその結果の「数å­-」や「グラフ」はæ-°èžã€TV、広å'Šã€æ"¿æ²»å®¶ã®ç™ºè¨€ãªã©ã«ã‚ふれています。数å­-ã‚'言われると信じてã-まう、グラフã‚'見るとç'å¾-ã-てã-まう、というのでは、騙そうとするå'にはã"ã‚"なに都合のいいã"とはない。
どうやって騙すかがã"の本にはå...·ä½"的に書かれています。非常に分かりやすく。副題に統計学å...¥é-€ã¨ã‚りますが、そういうレベルの本ではありませã‚"。フツã!ƒ¼ã®äººãŒæ•°å­-やグラフにまどわされないための、いわば手引き書です。
わたã-は四半ä¸-ç'€ã‚‚前にã"の本ã‚'読み、ã"ã‚"な人é-"になってã-まいまã-た。数å­-やグラフにç-'いã‚'もち、ついæ-°èžã‚„TVにつっã"みã‚'å...¥ã‚Œã¦ã-まうのです。（Frederick / 2003-10-04）

著者の「ワーキングプア」（宝島新書）を読んで感動したので、こちらも読んでみることにした。やはり、文章がうまいので分かりやすい。難しい統計学の話を、これだけ分かりやすく解説できるのはすごいと思う。尊敬してしまう。
身近な具体例をたくさんあげているので、数字嫌いの私でもよく理解できた。
変な経済効果の数字をまともに受け止めていた自分が少し情けなくなった・・・。


（石川ブタ木 / 2006-11-18）

なるほど。最近、なんでこんな数字が出るの？と考えてしまうような経済効果がたくさん出ていると思っていたら、やっぱりそういうことだったのか。
筆者は、いろいろなシンクタンクを渡り歩いて活躍している有名エコノミスト。最近でもいろいろなメディアに顔を出している。
この本では、経済分野・犯罪分野の統計数字について、そのバイアスやクセなどを丁寧に解説している。また、統計やアンケートをもとにシンクタンクが出す経済効果について、それが自分たちの都合のいいようにつくられた数字であること、非現実的な仮定をおいたいい加減な数字であることを痛烈に批判している。
こんないい加減な数字をわざわざ取り上げるマスコミの姿勢にも問題があると思うのだが。


（ともさか / 2006-11-19）

　この本では、統計数字や経済効果の数字は、それをつかさどる人間によって、いくらでも恣意的に動かすことができるということがわかります。
それはとても恐ろしいことではないでしょうか？
悪意のある者の手によってリアルとかけ離れたフェイクの数字が発表されても、私たちのような一般の人は、それを知ることができないからです。
　この作家が指摘するように、ささいなイベントやどうでもいい出来事についてまで、調査機関から「〜の経済効果」などと大げさな数字が発表されれば、なんでもいいからとにかくイベントをやれば「経済効果」なるものが発生するという結論になってしまうでしょう。
しかも、事後検証はろくすっぽしないから、いつも適当な数字が一人歩きして終わりになってしまいます。私は、でたらめな数字であろうがなかろうが、そういった数字をありがたがるマスコミの姿勢にも問題があると思います。
この本は、非常に深刻な問題を私たちに投げかけていると思います。

（所沢 / 2006-11-10）

みんなが感じる数字と実感のズレがどのように生じるかを明らかにしている。
交通事故による死亡者数が急減したのはなぜか？という出だしの質問からひきつけられて、そのまま一気に読めてしまう。
ひとつひとつのタネ明かしをしてしまうと、本書を読む楽しみがなくなってしまうのでふれませんが、「なるほど！」とうなづけるカラクリがぎっしり。これから統計数字とか経済効果の数字とかを見るときには、この本を参考に、とりあえず疑ってかかることにします。
普通の統計には出てこないアングラ経済の話もありますよ。
（ネオトリマー / 2006-10-28）

統計学の本で、この種の過誤を解説した本は多いのですが、本書では著者の専門である経済に関連する統計の成り立ちを紹介し、サブタイトルの「なぜ実感とズレるのか?」を解明してくれます。
「○○の経済効果」など、新聞等で発表される数値の中にはかなりいい加減なものも含まれる実態とその理由も記載されています。
実際、仕事をしていて、エクセルなどで作成した表の数字をもとに会議が進められているうちに、何か数字が変ということで作成者に根拠を質したところ、非常に曖昧だったことがありましたが、そういった数字に対するリテラシーを磨くにも最適な本と言えます。（vatmideo / 2006-11-11）

私はこれまで１回だけ共分散構造分析をやったことがありました。その時は手元により高度な参考書が１冊あっただけなので、なかばよくわからないままツール任せで分析をしていたことになります。
そのためこれではいけないと反省し本書を手に取ったのですが、共分散構造分析のイメージはかなり良く理解できました。その意味で本書の対象読者層は以下のような方々ではないかと思いました。
・統計の授業は受けたことがあるがイマイチ記憶が定かでない方
・少なくとも１回は解析ツール（Amosなど）をいじった、あるいは現在操作中で、五里霧中になっている方
統計の知識が全くない方は、まず多変量解析の入門書を別途読まれた方がいいと思います。ただ私のようにイマイチ記憶が定かでないという人間は、本書で記憶が蘇ります（相関係数などの用語が）。
また解析ツールをいじっているのだが、自分が何をしているか良くわからない、という方は本書に掲載されている実例集などから色々な示唆が得られるでしょう。（グラムドリング / 2004-08-12）

　この本は、「多変量解析のいろいろな手法を統合したモデル」である共分散構造モデルについてかかれた本である。（共分散構造モデルの“共分散”とは、相関係数を標準化する前のもので、「2変数の共変動を表す指標である」）ブルーバックスの本だと思って、軽い気持ちで買うと共分散構造モデルの紹介が本格化する第三章あたりから、つらくなってくる。このあたりから、測定方程式と構造方程式、内生変数と外生変数などの素人には難しい言葉も出てくる。しかも結構まとまって・・・。（もっとも、”さくいん”で、わからない言葉は調べられる。しっかり読むときちんと書いてある）また、共分散構造分析は、多変量解析の扱い方のような面が強いので、この本の前に多変量解析を勉強していることが望ましい。（大村平「多変量解析のはなし」がおすすめ）見かけよりも、気難しい本であると思う。統計の苦手な自分としては、何とかもう少し気楽に読めるように工夫を期待したい。（なべorまっきー / 2004-12-23）

この本は、共分散構造分析の入門書である。共分散構造分析で何ができるのかが理解できる。比較的丁寧に説明してあり、わかりやすい。しかし、統計学の基礎的知識は持っておかないと厳しいだろう。
論文を作成する初期段階で読むのが最適だろう。データをとった後に、切羽詰ってこの本を読んでも遅い。具体的にデータをどう扱えばいいのかについては説明が少ないからだ。しかし、短時間で共分散構造分析を理解できる本は他にはないように思う。これから論文を書く人には、早いうちに読んでおいてもらいたい本である。（フィリップ小虎 / 2004-11-26）

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　心理学やマーケティング分野ではこの共分散構造分析は必須のツールとなって来ているようだ。当然この有用なツールは将来その適用分野を広げていくであろう。私の分野で想定される分析可能な適用事例を考える糧として入手した。なお私の場合は残念ながら分析ソフトが手元にはない。
変数間の因果関係を分析する共分散構造分析の入門書として手軽であり、類書も多くなく、かつ著者は著名な方々だったのであまり迷いもなく購入した。
「はじめに」によれば読者と想定されたのは、以下の2種類だそうだ。まず、すぐに共分散構造分析を分析するわけでなく知識として知りたい人と理論は取り敢えずさておいて分析ソフト（SASのCALIS）があり緊急にデータ分析したい人である。
　結果から言えば評価は二兎を追うものは一兎も得ずであった。第一番目の読者にとっては共分散構造分析の説明が分かりにくく、においを嗅ぐ程度であった。小冊子なので例えば第一番目の読者に限定して適用事例の分野数を増やしてわかり易くスゥーと読める工夫が欲しかった。
　また最近、共分散構造分析のソフトのCDが添付された書籍「Excelで学ぶ共分散分析とグラフィカルモデリング」（オーム社）が発売された。しばらく時間がかかるとは思うが使い心地を報告したい。（甚五郎1594 / 2004-03-02）

頭の良いひとは大抵因果関係の分析がうまい。仕事でも勉強でも因果関係の追及・整理は重要なイシューだろう。この本は因果関係にたいする定量的なアプローチ（回帰分析、因子分析、共分散構造分析など）が書かれてある。統計の知識があるとより理解できるが、たとえなくても因果関係のモデル化という考え方は役に立つと思う。（ / ）

この演習書は、少し古い部類に入る本だと思いますが、問題数も豊富で、古い本に見られがちな読みにくい解答ではなく、非常に見易く、かつ、理解しやすくまとめられいて分布論に慣れるのに最適な演習書だと思います。
確率を勉強し始めて、なにか演習書をと考えている方にお勧めします。（ / ）

QAの一問一答形式であるがゆえ、とっつき易さは認めたい。
ただし、話題の展開に無理があったりと、文章の質は、面白
さも理解しやすさとしてもイマイチの感がある。
内容に誤りのある点（5 stud pokerにおけるDealt handの出現頻度）
や、手法の適用に疑問が残る点がある。
個々の項目の理解には多少なりとも役立つかも知れないが、広い視野
に立った理論の修得にはほど遠く、本著はその橋渡し役にもならない。
また、他文献からの無断引用あるいは引用先の不明示が散見される
点は、とうてい商業著作レベルに達していないものといわざるを得ない。（sintra / 2003-03-11）

結論から言ってしまえば、本書の触れ込み「順列・確率を習わなかった文系の学生にもよくわかる」というのは、無理がある。本書が扱う内容はそんなに簡単ではない。理系で数学が得意な人でも、この手の確率・統計に触れたことが無ければ理解するのが難しいと思われる。ただ、本書が扱う内容は、本書の題名通り、“確率・統計の基礎”と言って良いと思われる。
本書が扱う内容は以下の通りである。
1章：順列・組み合わせ(高校数学で習うようなことプラスαという感じ)
2章：確率(この章も高校数学で習うようなことプラスαという感じ)
3章：統計の基礎(分散や中央値，相関などの基本)
4章：確率分布(ポワソン分布，正規分布などの各種確率分布)
5章：確率過程(マルコフ連鎖など)
6章：推定(平均値の推定の仕方など)
7章：検定(ｔ検定やχ^2検定などの各種検定)
全体的に、結構興味深い内容を例に説明されている。ただ、解説は、決してわかりやすいとは言えない。先にも書いたが、この手の分野に詳しくない人は、本書を読んだだけで理解するのは難しいであろう。また、幾つか、誤りやおかしな表現が見受けられた。以上より、個人的には、確率・統計をそれなりに知っている人が、知識確認プラスαを求めて読むというのなら、悪くない本だと思う。
（toto丸 / 2006-02-27）

ベイズ統計といえば、大学院生の頃、繁枡算男「ベイズ統計入門」東大出版会を読んで、手も足も出ず、心的外傷となって以来(繁枡先生ゴメンナサイ)なるべく近づかないようにしてきた。
そうはいっても、この分野で飯を食っていく以上、理解しない訳にはいかないので評判の良い本書を読んでみた。結果、わかりやすくて驚いた。章末の練習問題も理解を助けてくれる適切なものである。
ガンマ関数、ベータ関数、p.109(5.13)式の逆正弦変換、最終章の逆ウィッシャート分布、フィッシャーのZ変換を天下り式に認めてしまえば完全にベイズ統計が理解できるといっても言い過ぎではないだろう。
ガンマ関数、ベータ関数は常識としても、(5.13)式の出典、逆ウィッシャーと分布の解説などがあれば、私の心的外傷も完全治癒だったのだが、その点だけが残念である。（3流心理学者 / 2004-07-03）

ベイズ統計学を中心トピックとする数少ない本のうちの一冊。ベイズ統計学に関する基礎的な内容が丁寧に記述されている。また、章末問題には詳細な解答が付属し、各章の内容を実感を持って理解できるよう工夫された問題で理解を深めることができる。
統計学教育の現状を垣間見るに、頻度論的な統計学を教えるのに精一杯でベイズ統計学まではとてもカバーし切れないという状況がある。そのような状況下でベイズ統計学を勉強できなかった人でも、独習できると思われるくらいわかりやすい一冊には間違いない。
しかしながら、「入門」の名を冠するだけあって、ベイズ統計学の応用上極めて重要とされるマルコフ連鎖モンテカルロ法についての記述がまったく無い。90年代におけるマルコフ連鎖モンテカルロ法の爡?発的流行とその革命的成果は、ベイズ統計学の文脈上決して無視できないものであるにもかかわらず、である。したがって、ベイズ統計学を本格的に応用しようと考えている場合は、各自マルコフ連鎖モンテカルロ法ベースの教科書を用いて補習する必要がある。
とはいえ、そのことはこの本の「入門」としての価値を減ずるものではまったくない。むしろ、上級のトピックは素直に上級書に回す、という点において入門役に徹しており適切な役割分担をしている、と評価すべき点なのかもしれない。いずれにせよベイズ統計学の応用を考える人が必ず通らねばならない一冊である。（ / ）

頻度論的統計解析に慣れている人に、ベイズの考え方はなかなか理解しづらい。分布、尤度、積分とどんどん話が進んでいったのでは、数学的素養のない読者にとっては事後密度の形は卒倒しそうな形式になってしまっている。本書では、簡単な２項分布の例から回帰分析までを、順をおって丁寧に解説している。数式ではイメージできないような部分が例題で補われているため、なぜその式が重要なのかをデータ解析の例から知ることができる。ベイズを使ってみたい！と思った方が最初に読まれると良いのではないでしょうか。（wybern / 2001-03-25）

今まで見たベイズ統計学の本の中でも傑出した出来。郡を抜いた分かりやすさで、さすが「入門」の名に恥じない本。ただ、敢えて難を言えば参考文献が一切書かれていない事。一つの章を終える毎に、その一つ一つを掘り下げようとしても、掘り下げようが無い。また数式に大胆な省略がなされているため、自分で式を導いていこうとしても途中で立ち往生になる事がある。その点からも、更なる専門文献を文中で紹介してもらいたかった。（ほんださん / 2005-04-15）

この本からベイズを読み始めたのですがわからず，ほかの本も手にしたのですが
結論から言うとこの本が読んだ中では一番です．
確かにほかの本では，扱っている内容が書かれていなかったりしますが
まずこの本で入門したのち、ほかの本を読み始めるのがよいかと思います。
（親カッパ / 2007-04-21）

社会調査の過半数は「ゴミ」である(本書ｐ２３)。
一見極論のようだが、後に展開される様々な社会調査への客観的かつ的確な指摘ないし批判により決して極論でないことが分かる。
新聞記事をズバズバ論破していくのは読んでいて気持ちがいい。その上読者に新聞記事の論理的に、客観的におかしな部分を考察させる機会が(最後の5章の3問以外にも)数多くあり、なかなか頭を使う。
社会調査のみならず文章展開の論理性の考察もできる。
素直に「良著」といえるだろう。できれば社会人になる前に読んでおきたい本である。

（black bird / 2007-02-09）

　「客観的に説明して」「数値で示して」といわれることがある。
数値化するということは、物事をより正確に認識できるということ
が前提にある。
　それは正しい。しかし、そこで示された数値データは本当に正しく
実態を示しているかということについて、意欲的に解析した本です。
　データを正しく読むための批判的なスタンス、バイアスのかかり方
などについて具体例を示しながら平易に解説している。
生きていく中でこういった情報を身につけておくことは必要だ。（ny / 2004-12-23）

「社会調査の過半数はゴミ」等の攻撃的な記述が随所にある。しかしその中に「ゴミ調査を減らしたい」「リサーチ・リテラシーをつけてもらいたい」という著者の良識が垣間見えるため、読んでいて気持ち良い。
受け身でニュースや記事を読んでいると気がつかないことや違和感を持ちながらも読み流していたことをはっきりと気づかせてくれる良書である。データを重視する姿勢とともに、データに騙されない思考力は身につけておきたい。
（amethyst / 2008-08-09）

中学生レベルで理解できるかどうか疑問ですが、本来はデータの理解の仕方を義務教育において提供し、国民のリサーチ・リテラシーを向上することが必要と思います。調査会社、シンクタンクには、社会科学的に誠実であろうとする調査マンは実は多くいるのですが、依頼者との「契約」において、泣く泣く依頼者の都合のよい調査を設計せざるを得ない現実もあります。身近なところでは市町村のアンケート調査等は結論ありきで、それを担保するような結果を出せと求められたりします。
最近の話題では、Ｎ○ＫがＲＤＤという手法を用いて靖国神社参拝を是非を調査し反対派が多いと発表していましたが、私としては質問文自体が誘導的であったり、ＲＤＤを含めた標本抽出の手続きが呈示されていなかったので、そのまま信じることはできませんでした。
8/14の靖国討論番組で、司会者も有識者も誰も調査の信頼性について疑問を示さなかったのが残念でした。重要なデータであるが故に、調査担当者を同席させるべきだと思いました。そして、この著者のような方が、リサーチ・オンブズマンのような立場で参加されたらよかったのにと感じた次第です。（choros / 2005-08-15）

　本書を推薦するか否か、小生迷っていた。内容は抜群である。特に、前付けに載せられている【調査・検証プロセスと本書に登場する「バイアス」】と題された表は、これだけでも十分に、情報吟味に役立つ。本書の内容を要約すると『１世の中のいわゆる「社会調査｣は過半数がゴミである。２始末が悪いことに、ゴミは（引用されたり参考にされたりして）新たなゴミを生み、さらに増殖を続ける。３ゴミが作られる理由はいろいろあり、調査のすべてのプロセスにわたる(いろいろと例示するつもりである)。４ゴミを作らないための正しい方法論を学ぶ。５ゴミを見分ける方法（リサーチ・リテラシー/research literacy）を学ぶ。」（p9-p10より）となっている。
　著者谷岡一郎氏は、執筆時40代の若さにして大阪商業大学教授・学長を務めていた人物である。想像どうり切れ味は鋭い。この鋭い切れ味が―思い余ったのか、それとも計算された戦略と戦術なのか、はたまた学業を修めた米国の一般向け啓発書の特徴を持ち込んだのか判らないが―、勢い余って過激に大暴れしている。この点が、小生推薦するか否か迷ったところである。良質の内容を知るべき人々が、「単に感情的反発｣によって、理解から遠のくのでは、もったいないことである。
　しかし、「タテマエ社会」の「ファンタジー」に生きたいとする「妄想家｣ではなく、「ホンネ社会」の「リアリティ｣に生きる、「当たり前の人間｣であらんとするならば、丁度目覚し時計が、けたたましく不快であるにも関わらず有用であるのと等しく、本書も有用なのではないか、このように思ったわけです。
　ただし、著者の言を借りれば『もう一度お断りしておくが、過激な内容につき、ずさんな調査（すなわち「ゴミ」）をまき散らしている人々のうち、血圧の高い人は読まないほうが無難である。」（p7より）とのことである。ご注意を。
（林縦勝 / 2007-03-20）

内容は、いたって平易なものであるが、初学者がつまづきそうなツボ（著者のいう急所）
をおさえ、非常に心配りある丁寧な説明が展開されている。
著者のいうように、ひととおり統計学を勉強したひと向けの復習としても、勉強中の場
合の理解の手助けとしても、また読み物としても挿入されているコラムは興味深いもの
である。
教科書といっしょにそばにおいておきたい一冊。（sintra / 2002-08-06）

　本書は、入門書を書く場合にページ数の関係で割愛せざるを得なかった考え方や概念の詳しい説明、入門書では取り上げにくいが知っておくと何かと便利な手法や考え方、初学者が手法を適用する際によくやる誤用例などを集めて本にしたもので序章及び３０の章からなる。書き方は丁寧で、豊富な学識がうかがえる。
　私は「Ｐ値」を調べるために買ったが、それ以外でも、例えば二つの変数の間に２次曲線の関係がある場合には相関係数が０になることがあること等から散布図は相関係数を取る前に必ず描くこととか、通読してためになる事項が多かった。また、自由度の考え方について理解を深めることが出来、さらにロジット変換、デルタ法を初めて学ぶ事が出来て有益だった。（もうすぐ年金がもらえるおじさん / 2003-09-10）

本書は確率論の基礎からランダムウォーク、ブラウン運動、伊藤過程とその応用としての数理ファイナンス理論といった多くの内容を比較的少ないページ数で無駄なく解説したものである。私は物理学科出身であるが近年この分野を学ぶ必要からこの分野の解説書を探していたところ出会ったのが本書であった。
この本のすばらしいところは全章にわたり、多くの例を交えたりしながら直感的に解りやすい説明を心がけているところである。そしてその例のチョイスが実に的確で本質を捉えているためこれらは初学者が理解をする助けになると思う。計算をするにしても、ただ公式に当てはめ計算して答えを出してわかった気にさせるのではなく、しっかりその計算の目的や結果の議論が易しく書かれているのは初学者にとって非常に心強いものである。
また、それでいて７章などに見られるようにある程度の数学的厳密さも保っており、ここでも初学者がつまずきやすい数学的な定理・定義の重要なポイント（どういう意味でなぜ重要か）を平易な日本語で解説してくれている。本書を読んで一見難しい数学の定理についても「あー、こういうことだったのか」と思えた読者も多いのではなかろうか。またよりアドバンスな内容や、本質から外れるような厳密な数学的証明などには、参考文献がしっかり引用してある点も好感が持てる。
（本の趣旨の問題上扱わないと断っていることは重要であるし、文献が引いてあるだけで安心できる！）
このような解説は著者が確率過程の本質を深く理解しているからこそできるものであり、ごまかしのない確率過程の入門書として是非薦めたい本である。
（ＴＢＰ / 2007-03-14）

ギルサノフの定理、マルチンゲール、測度変換、伊藤のレンマ。どれも、デリバティブのプライシングには欠かせないツールですが、トライしてみて挫けた初学者は多いのではないでしょうか。自分もその一人でした。しかし、この本に出会ってようやく理解できました。本書の続編またはシリーズ化を強く望みます。（ / 2005-03-04）

『確率過程』は私の属する金融機関の人間、特に“派生証券”、“金融リスク分析”にかかわる者にとっては必須の知識となってきています。一方、「この分野はなかなか難しくて…」と言う人が多いのが現状です。類書は一般に初級者にとって敷居が高く、意欲があっても多くが途中で挫折してしまうというのが実情ではないでしょうか。そういった中、この本を見つけました。「レベルを維持しつつも書かれている内容がわかりやすい」。それがこの本の印象でした。さっそく同僚に勧めましたが「今までよくわかってなかった部分がよく理解できた」との感想を寄せる者もおり、この本を見つけて良かったと思っています。（クォンツアナリスト / 2004-01-16）

昨年末、伊藤清先生がご逝去され、新聞等にも先生の功績やウォール街における著名度が紹介されていたので、伊藤理論に興味を持ちました。自分は金融とは無縁で、単にちょっと難しそうなことに興味を抱いただけの社会人ですが、何しろピタゴラスの定理についで多く参照されている定理というのですから興味が湧きました。確率過程はかつてちょっと齧り掛けて、すぐに挫折したことがあり、確かにとっつき難いというイメージがありました。
第1-5章は確率論の基礎。復習には良いかもしれませんが、やはりこの本のメインは第6-10章。第8章でベースとなるブラウン運動が説明され、9章でようやく伊藤積分登場。通常の積分との違いが概ね理解でき、なるほど、という感じでした。10章のファイナンスへの応用例についてはこの分野に不慣れな自分にとってはちょっと分かりづらいのですが、続編に期待です。
初心者に道筋を、という著者の意図は十分に達せられていると思います。（とむシグマ / 2009-02-01）

確率過程は９章で、ＢＳモデルが１０章で述べられておりますが、
いずれも、２０ページ程度です。概観するには、ちょうど良いと
思いますが、これだけだと応用が効きません。
次の本に行く前のステップとしては手頃だと思います。
著者は、２００６年に続刊を出されるそうなので、期待したいです。（レインマン / 2004-10-14）

大学院進学を考える学部生に特に勧められる数理統計学の教科書。
測度論に基づく高度な数学を要求せず、大学教養レベルの線形代数と微分積分の知識で読みこなせるにも関わらず、広いトピックを扱っていると言う点は高く評価されてよい。確率変数と確率分布を取り扱う第一部、統計的推測を扱う第二部、主に回帰分析を扱う第三部、からなり、応用上どの分野においても用いられるであろう基礎的なトピックを一冊でほぼすべてカバーしている。さらに、式展開が詳細になされており、一人で読み進めても行きつまることはほとんどないと思われるくらい親切な書き方である。また、章末問題には解答が付属し、自分の理解を確かめながら進むことができる。惜しむらくは、十分統計量・ノンパラメトリクス・ベイズ法に関する記述がないことがあげられる。これらは、Hogg&Craig"Introduction to Mathematical Statistics"に詳細な記述があるため 相互補完的に用いるとよいだろう。
事実上、学部レベルの統計学の到達点となる一冊。この本を終えれば、大学院レベルの統計学の教科書であるTPE(Lehmann&Casella"Theory of Point Estimation")やTSH(Lehmann"Testing Statistical Hypotheses")にスムーズに移行できるはずである。（ / ）

どうもこのシリーズは対象としている人のレベルがはっきりしない気がする。
序盤の確率分布モデルのあたりはイメージしやすいように書かれており
初心者でも読みやすい構成だと思いますが、終盤の統計解析の解説は
基本的な数学の知識を習得しているだけでは理解しにくものと思われます。
しかもその部分はやや高度な領域であるのに数学的厳密さにかけている。
情報量の話などはちょっとでかたが唐突な気もしました。（串丸 / 2005-06-23）

他のレビューを読むと入門書のように感じる人もいるのでは？
この本は、統計の授業を全く受けていない人には向いていないと思います。（私が経験するに）
統計学の用語に関しては、しっかり説明していない部分が多く混乱すると思います。
ので、初めて独習しようとする人や統計学の基本を理解したい人には適していません。（ / 2004-06-26）

この本は文系の人には難しい概念が多いように思われますが、数学を専攻している人からみると厳密さに欠けていてスッキリしません。どの分野の人でも読めるようにという趣旨なのでしょうが、結果として中途半端になってしまったと思います。ただ、扱っている内容は申し分ないと思います。（ / ）

統計を応用した仕事をしてると、ちょっと度忘れした分布関数の定義や母関数の形状、導出などを確認したい時があります。洋書では、Casella-Berger "Statistical Inference"などを参照すると思いますが、日本語でとなると、この本がハンディで便利です。ただハンディなだけあって、導出は丁寧ではありません。確率論についても記述が薄いので、補完する本が必要になるでしょう。（gene_56 / 2010-02-07）

　新聞・雑誌等に登場する社会問題についての記事・評論（特に統計）に対する適切な態度を知る上で必読の一書。統計学というよりも社会学に対してより有益な内容である。これより平易な内容としてダレル・ハフ著『統計でウソをつく法』もある。
　筆者は、人々がある新しい統計に出会った際、まずこの統計の出所はどこで、この統計を用いる人の立場と利害に注目せよ、と説いた上で、どのように統計が作られていくのか、その中でも人々を混乱させる統計はどのように作られるのかを問うのが重要だと言う。
　本書は主に「どのようにおかしい統計が作られていくか」を主眼に頁が割かれており、困った社会統計の実例集でもある。扱われる統計は主に近年の米国のものであるが、レーガン政権がホームレスの数をおよそ30万人と見積もったとき活動家が300万人いると主張した統計の差はどこから来るのか、米国でUFOに誘拐された人は2%(400万人)にのぼるのか、米国では毎年15万人の女性が拒食症で死んでいるのか、等の日本人にも理解しやすい実例集となっている。
　それらのおかしい統計がどのように作られるかを分類・考察した上で、最後にこの書は、人々は社会統計に出会う際に批判的であれ、と説く。批判的である、とはあらゆる統計を鵜呑みにしたり、逆にあらゆる統計を反射的に否定することでは無い。統計は常に不完全であることを理解し、役に立つこともある点を理解することである、として判断を留保する姿勢が大事であることも説いている。6章は特に重要で、ぜひ本書をご覧になって頂きたい。このアプローチは統計に対してだけでなくあらゆる意見や評論に対しても重要であり、メディアリテラシーを学ぶ上でもお薦めしたい。（kibashi / 2006-07-19）

　統計は、特定の見解を裏付けるためには欠かせない手段だ。見解をより具体的なものとし、なによりもそれが正しいという証明になる。ところが、ここに一つ問題が現れる。統計は色々な意味で正確性に欠けるということだ。それについては本著で詳しく述べてあるが、思わぬところで数字が歪められていたりするのだ。さらに、ここに問題がもう一つある。統計という一つの情報を目にした我々は、「数字は数字であるが故正しいに違いない。」と、統計を一種の魔術と捉えがちなのだ。現実的に考えてありえない数字が目の前に現れても、疑う余地もなくそれを受け入れてしまう。つまり、「数字の独り歩き」というわけだ。
　本著は、あらゆる統計を無価値なものと切り捨てることを、勧めているのではない。統計とは常に不完全ではあるが、便利なものでもあるからだ。つまり、数字を絶対的なものと捉えるのではなく、あらゆる統計につきものの限界を理解するということだ。それを本著では「批判的な」姿勢と呼ぶ。
　完璧に見える数字にも、不完全な部分があるのだと思い知らされる一冊だ。（furafura / 2007-01-28）

　私たちは、『調査によりますと～』とか、『これだけの人が～』などと、数字を持ち出されると、鵜呑みにして、信じてしまいがちである。
　しかし、その中には、ウソが多い。
　ちょっと計算してみるとわかるようなウソの統計もあるし、なかなか見破れないウソもある。
　要は、数字を鵜呑みにせず、少しは自分の頭で考えてみることが肝要だ。その数字を言っているのが、誰であったとしても。
　ひとつ注意して欲しいことは、『統計は、ウソをつかない』ということ。ウソをつくのは、統計（数字）を作る人と、それを使う人だ。そして、すべての統計がウソである、という訳でもない。
　この本の原題は、『DAMNED LIES AND STATISTICS』である。直訳するとたぶん『いまいましいウソと統計』だ。『統計はこうしてウソをつく』という書名は、本書の中で例示されているいい加減な統計の使い方と同じことをしている。つまり、より劇的な表現にして、誤解を招いている。（汐菱Ｑ / 2003-08-17）

統計の数字のウソについて述べた本
はじめに、に書かれている大きなウソ
「米国で銃によって殺される子供の数は、１９５０年以来、年ごとに
　倍増している」これが正解ならば１９８３年には８６億人の子供が
　銃で殺される計算になる。
あまり良い例ではないものの、統計上のウソについて述べた本である。
この本は、統計によりウソを作り出さないように
作り出されたウソを例に引き解説をしています。
まず、この本の対象である社会統計とはなにかについて述べています。
２章にてソフトファクトとして、標本の定義と抽出について述べ
３章にて、突然変異をおこさないように気をつけることを述べています。
４章は不適切な比較、そして５章、６章にて統計をめぐる話について
述べています。
　この本の中でも述べていますが、「統計でウソをつく法」よりも
豊富な実例を元に説明しています。最後の集会の人数の統計
つまり、新年の明治神宮の参拝客がXXX万人だったなどの有名な
統計の問題など、読んでいて飽きませんでした。ざっと読むと統計での
落とし穴がよくわかり良いのではないかと思います。（親カッパ / 2008-10-17）

私を含め、人はおおむね数字に弱い。
統計を援用されると、その主張をつい「なるほど」と納得してしまう。
しかし、数字というものは確定的に見える分だけ、その真実性は一面的である場合が多い。統計から出てきた数字がどれほど普遍性を持っているのか、あるいは一面的なのか、統計を引用した文書を読む上でこれは常に頭に置く必要があるということを、様々な興味深い例をもってこの本は気づかせてくれる。
文学以外のあらゆる本を読む前に一読する価値のある本である。（cahiersauvage / 2003-01-31）

巷には怪しい統計がはびこっている。
数字を見せられると、つい信じてしまう人もいる。
特に社会学関係、家族論関係はこの陥穽に落ちやすい。
この書では、その陥穽を分かり易く解説してくれている。
「人は、数えるべきもの、そして数え方を選び、
　得られた数字の中から、ほかの人たちに伝えるべきものを選び、そうした数字を述べ、
　解釈するのに使う言葉を選ぶ。
　数字は人間と無関係に存在するわけではない。
　
　数字を理解するには、誰がなぜ数えたのか。誰が何を数えたのか。
　なぜわざわざ数えたのか、どうやって数えたのか知る必要がある。」
けだし、そのとおり。
家族に否定的な数字を「わざわざ」数え、
汚い言葉で伝える人間のタイプ・環境は限定されている。
そうした統計に決まってワラワラと集まり、「今、真実が明らかに！」などと称賛する人間も。
本書では、米国の「統計リテラシー運動」についても伝えている。
これは日本にも必要だ。
統計に興味を持つ人のみならず、社会人全般にとっての必読書。（あやたすく / 2007-12-02）

グローバルになったから？ネットワークがすべてをつないだから？
情報が多いためとくに最近では，情報提供者が情報を選択させるために
結果以上にデータをアピールする傾向があります．
本書は，データに法則があると考えたがる人や
データ，統計を何の疑いもなく受け入れてしまう人に
データの扱い方，統計からわかることわからないことを
アメリカの事例ではありますが世間の例を用いて
やさしくわかりやすく教えてくれます．
簡単に読めますし，大変考えさせてくれます．
ニュースなどで，一つのデータを用いた主張に
すぐに反対のデータを示した反対意見が出てきて
結局どっちが正しいのって
一度はイライラしたことのある人は必読です．
社会を生き抜くために必要な，
「耳に入る情報を疑う（自分で考え直す）」
きっかけになる良書だと思います．
マイナス：つまらない誤字があります．（カカポ / 2008-01-29）

著者の主張は以下のような感じ。
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統計というのは「数える」という作業が必須になっている。それは多くの場合、人の手によって行われるものだ。その予算や時間をとって時点で恣意的なものが働いており、中立の統計というのは元来ありえないのだ。また、統計の結果を公表する・しないに関してもフィルターがかかっている。インパクトのないデータは公表しないし、不利なデータは公表しない。
だから、統計値をみるときには常に、「誰がなんのためにこのデータをつくったのか？なんのために公表したのか？欠けているデータはなんなのか？」をよく考えなくてはならない。
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新聞などで発表される統計値をどのように読むべきかについて、正論が述べられている。数字の読み方に自身がない人には勉強になるないようだ。大学などで数学をある程度やったことのある人には簡単すぎる内容かもしれない。
読み物として読むには少しインパクトに欠けるかもしれない。
とはいえ、全体を通して質の高い統計に関する話題を提供しているので、☆5つ。（ユングベリ / 2009-07-19）

私たちはテレビや新聞、雑誌での単純さが大好きだ。しかしその情報や数値は複雑な関係を経ていまここに現れている。本書は、平凡な結果でもグラフの見せ方によっては印象が異なることや、解釈者の意図によって情報が選択されていることに注意を喚起し、少しでもまっとうに社会問題と向き合う、その方法を説いていきます。
ですのでありきたりです。というか、現実はそんなに劇的でもおもしろくもない、ということを統計をたよりにしながら述べます。そのことで「本当に現実の社会を改善しようとする人」に力になるような統計リテラシーを授けたい、というのが著者の願いでしょうか。頭を使わせてくれるいい本です。
統計を使って、言ってみれば推理小説のように現実を推理していくおもしろさがあるのもよかった。
（吉田俊也 / 2010-03-13）