わかった!統計学に入門した方と共に学ぶ、統計学入門サイトです。「ゴミを入れれば、ゴミが出てくる」このようなデータ分析に関連した格言があります。略されることもあります。もとはコンピューターに関する言葉で、コンピュータープログラムのロジックに一切の間違いがなく、それが正しいものであったとしても、そこへ入力するデータが間違っていたら、出力される結果も間違ったものになる、という意味です。出力の質は、入力の質によります。データ分析においても同じことがいえるでしょう。統計学のバイアス(偏り)の意味の記事に書いたように、データに大きなバイアスが生じると、分析結果は正常なものではなくなってしまいます。調査対象者が正直に答えにくいことは、過小、あるいは過大に答えてしまうなど、観測方法によって生じる「情報バイアス」といったバイアスがあります。データの分析をしていると、データ分析の結果を見ると、どうもおかしい...。調べてみると、入力データに間違いがあった。あとから、そのゴミデータを探したり、処理をしたりするのは大変です。ゴミデータを集めてしまわないためには、データを収集し分析をする前に、どんなデータをどうやって集めるか、そもそもデータを分析する目的はなにで、その目的を達成する最適なやり方はどのようなものなのかを、まずじっくりと考えるべきなのですね。このような示唆に富んだガーベッジ・イン、ガーベッジ・アウトの言葉は、頭の隅でもよいので入れておくべきでしょう。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。viewsヒストグラムの見方。社会人になってから統計学と出会いました。統計学を知らないところから学びをスタートしたので、当初は統計学の理論を本で読んでも、なんのこっちゃわかりませんでした。学び続けるなかで、自分が「わかった!」と理解できたことを書き残し、サイトにまとめています。お仕事でデータを扱う方であれば(多くの方がそうだと思いますが)、統計学を学ぶことは仕事に活きてくるはずです。山を登るように一緒に学んでいきましょう。