「統計学が最強の学問である」の感想を

久しぶりに本の感想でも書こうかなっと。

今日読み終わった本、「統計学が最強の学問である」です。

ちょっとのぞいた本屋さんで売っていて、「あ、前にタイトル聞いて読んでみたかったんだよなぁ」と思って立ち読みして、すぐに買いました。
これは面白そうだぞ！ということで。

今まで統計学について学習したことも、本を読んだこともなかったのですが、これはなかなか面白い学問ですねぇ。

ーーー引用含むーーー
例えば、Aという商品の広告の効果について検証したいとします。

Aという商品を購入した人に、「この商品の広告を見たことがありますか？」と質問した結果が以下だとする。

• 見た：8％
• たぶん見た：38％
• 分からない：41％
• 見ていない：13％

で、このアンケート結果から、「この広告はそこそこ効果があったようです。」と結論づけたとする。

おいおいちょっと待てよ、と。
ちょっと問題あるんじゃないの？と。

一つは、この商品を買ったことで「この広告を認知した」つまり、広告を見たから買ったわけではなく、「買ったから広告が目に入った」という場合。
因果関係が逆になるケースがあるということですな。


2つ目は、例えばこの商品を買っていない人にアンケートを取った結果が以下のようになる場合。

• 見た：19％
• たぶん見た：49％
• 分からない：25％
• 見ていない：7％

おいおい、広告見たほうが購買率下がってるじゃないか！という場合もありうるということですね。

他にも、例えば、「Bというブランドの好感度調査の結果」などでも、以下のように「ふーん、だから？」としか言えないアンケート結果ってよくあるよね？と。

• 好き：11％
• まあまあ好き：24％
• どちらとも言えない：38％
• あまり好きではない：18％
• 嫌い：9％

ーーーここまでーーー

こういった内容を読んでいて思ったのですが、「統計学を使ってビジネスで実際に売上なり利益なりを上げなければ意味が無い」という思想を持っているところにとても共感しましたねぇ。

専門家って得てして、「だから？」みたいな箸にも棒にもかからないことを言う人多いよなぁと思っていたりするので。。

あと、「いや、それは正論だけど、そこまで調査費用かけて元が取れるんかいな？」とか。
サンプリング調査をうまくやれば低コストでかなり確度の高い結果が出せますよ、という内容もいいですねぇ。

Webサイトの効果検証などでA/Bテストを実施したり、アンケート結果を集計して何らかの良い施策を考えたりする仕事をする場合は読んでおいて損はないかと。

とはいえ、各解析手法の概要のみなので、本格的に解析をする場合はもう少し詳しい専門書を読む必要がありそうです。

薬の効果検証など、被験者の属性によって効果にばらつきがある場合に、どうやってその有益性や危険性を検証するかといった際に、「ランダム化比較実験」が威力を発揮するという話も勉強になりました。

そして、この学問が社会学に分類されることも初めて知りました。

そうか、社会学部ってこういうこと学ぶんだ〜。

うーん、ちょっと面白そうだなぁ。卒論のテーマに事欠かなそうだなぁ。

後半はGoogleが利用している形態素解析のアルゴリズムなどちょっと難しい内容を含むのでちょっと読むペースが落ちましたけど、全体としてはとても面白い本でした。

ビッグデータ関連までいかなくても、Webサイト関係のマーケティングや小売店のデータマイニングなどに関わる人は読んでみてください。

ということで、僕もまずは、新社会人と来年社会人になる2人には読ませようと思います。笑