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| 内容 |
道具としての統計学はむずかしくない
大量のビジネスデータがあふれる中、得をしていますか。損をしていますか。
もし、まわりに活用しきれていないデータがあるなら、もったいなさすぎます。ちょっと統計学を使えるだけで、そのデータからいろんなビジネスヒントを引き出せます。これからデータが増えることはあっても減ることはないでしょうから、データが増えれば増えるほどもったいないことになります。
そこで、この本では、数学などを使わず直感的に、その手法の考え方がどうなっているのかを説明したいと思います。そして、可能な限りわかりやすく統計学を解説し、道具としての統計学が「難しいもの」から「難しくないもの」そして「現場で使えるもの」へと変えていこうというのが、この本の目的です。（「はじめに」より）
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はじめに--道具としての統計学はむずかしくない--
第1章 統計学を使うススメ、使わないススメ
| 1. |
統計学は何に使えるのか |
| 2. |
データが多すぎる場面で使う |
| 3. |
データが少なすぎる場面で使う |
| 4. |
データの目利きになるススメ |
第2章 要約のために統計学を使う
| 1. |
基本指標を一気に押さえる |
| 2. |
平均を使う、平均を疑う |
| 3. |
データのばらつきを使う |
第3章 基本指標を組み合わせて統計学を使う
| 1. |
平均・割合を組み合わせて使う |
| 2. |
データを分ける、データに含まれていないものを考える |
| 3. |
ばらつきを組み合わせて使う（売上傾向比較） |
第4章 断言できないときに統計学を使う
| 1. |
一部のデータでものを言う |
| 2. |
本当に知りたい対象は何か |
| 3. |
断言できない平均値を推測する |
| 4. |
断言できないばらつきを推測する |
| 5. |
標準誤差と標準偏差の使い分け―努力は報われる |
第5章 仮説立てに統計学を使う
| 1. |
統計視点で仮説を考える |
| 2. |
統計学を使うための仮説の型 |
| 3. |
実践的な仮説の立て方 |
| 4. |
データの種類で仮説検証の方法が決まる |
第6章 仮説の検証に統計学を使う
| 1. |
統計学で仮説を検証するには |
| 2. |
仮説検定を直感的に理解する |
| 3. |
仮説検定を使う・その(1) ブランドスイッチ意向分析 |
| 4. |
直感的理解と有意確率との関係から本質に迫る |
| 5. |
検定の限界を踏まえて使う―現場で使える統計学へ |
| 6. |
仮説検定を使う・その(2) 広告効果分析 |
おわりに
目次より |
| 著者 |
豊田裕貴（とよだ ゆうき）
1970年、神奈川県生まれ。多摩大学経営情報学部助教授。リサーチ会社の嘱託研究員、シンクタンクの専門研究員を経て、04年より現職。法政大学大学院・経営学専攻にて博士課程修了。博士（経営学）。マーケティングリサーチ、とくにブランドマネジメントのためのリサーチを専門としている。現在も、大学で教鞭を執る傍ら、リサーチャーとしてビジネスの現場でマーケティングデータの分析に取り組んでいる。著書に『テキストマイニングによるマーケティング調査』（共著・講談社）、『MBAマーケティング速習ブック』（共著・PHP研究所）などがある。 |
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●装丁／山崎康子
●本文デザイン／マッドハウス |
 
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