この本のすばらしさは、役者解説において、端的に記されています。それ以上に、本書の何よりの特徴は、とにかく思いっきりポイントを絞ってあることだ(p228より引用)この本の記述統計の話はすごく雑です。この本だけを読んでも、統計学の門には入れません。この本だけを読んでも、統計学の単位は取れないことを保証しましょう。この本は、統計初学者が最もつまずきやすい「標本から母集団を推測するという考え方」に思いっきりポイントを絞って解説しています。普通の本なら、あまりにも難しすぎて逃げ出すか、数式がたくさん出てきてしまうような部分です。ここをひたすら、ここだけを延々と、200ページかけてマンガのみで解説したのが、本書です。先の新星出版社さんの漫画から範囲を狭くして、考え方、発想を伝えることのみに注力した本だと思えばよいでしょう。伝え方はより漫画チックになっており、教科書という雰囲気は全くありません(新星出版社さんやオーム社さんの本はどうしても教科書っぽくなっています)。難点としては、翻訳の関係かもしれませんが、統計用語の使われ方がちょっと特殊です。考え方を学ぶ本と思うのがよいでしょう。それでも、「考え方」が載っている本は少ないので、貴重な本です。統計マニュアルとかリファレンスの類は、使ってもうまくいかないことがほとんど。いうところにはまってしまった人は、この本を読むといいかもしれません。難易度はもっとも低い統計漫画です。次からは漫画ではない、文字がメインの横書き統計本の紹介に移ります。横書きでも簡単なものと「入門」とは名ばかりの難しい本までたくさんあります。気楽に読める本から紹介していきます。生態学の業界では表紙の色から「ピンク本」としてつとに有名な書籍です。主人公らの対話形式で進んでいく本なので、漫画の次に読むのに最適です。物語は「検定っていうのをやらなくちゃいけないんですよね」と悩む主人公のセリフから始まります。他のことはすっ飛ばして、検定から入るんですね。この本の素晴らしいところは「検定の仕組み・理屈」を解説しているところです。開始1ページ目から検定という言葉が出てくる本は「統計学リファレンス」みたいな「中身わからなくてもいいから、いう通りにやりなさい」と言ってくる本が多いのですが、本書は違います。ノンパラメトリック検定の「仕組み」の解説が第1章から始まります。その際、p値とよばれる「なんだかよくわからない値」をどのように計算するのかを、概念図を一切使わずに、たとえ話も一切使わずに、順列組合せの知識だけを使って計算して見せます。p値って確率なんですね。確率なので「場合の数」を数え上げることができれば求めることができるんですね。p値の計算方法、ぜひこの本で学んでください。難しい概念の説明をする際に、比喩、または複雑な数式を突然持ち出してくる本は感心しません。「考え方」を説明する場面において逃げがないことが、良書の条件だと思います。わかったつもりになるだけで何一つ理解できません。その点、本書は文句なし。番外編の「Σ(シグマ)に強くなる」は必見。私はこれを読んで、数式を読むコツを学びました。Σが載っていないことを売りにする入門書もありますが、そんな本よりもΣの取り扱い方を説明した本のほうがよっぽど役に立ちます。第6章の最尤法の解説もわかりやすいと有名。統計を勉強し始めた人から、少し慣れてきた人まで、多くの人にとって有益な本だと思います。内容としては「ノンパラメトリック検定」が多めだということに気を付けてください。分散分析などの解説は軽めです。逆に、実務で使う機会の多いノンパラ検定の理屈を学びたい人には最適な本と言えます。管理人の書いた本です。以下は、作者としての宣伝も兼ねた、かなり偏った意見であることに注意してください。マンガでわかる統計学(オーム社)の次に読む本を想定して書きました。前書きから少し引用します。本書は、統計学の初学者が一般化線形モデルを理解するための最短経路です。私たちの頭で理解するのが困難なくらいに。そこで、複雑な世界を、人間が理解できるように単純化します。モデル化ができれば、現象に対する理解が深まるだけでなく、シミュレーションを通して、将来予測もできます。モデルとは、単純化されたこの世界のことです。何も考えずに単純化してしまっては、本物とかけ離れたものが出来上がります。そこで、データを用いてなるべく客観的にモデルを作ります。統計データから作られるモデルを、統計モデルと呼びます。一般化線形モデルとは、統計モデルの一種です。実世界の模型をデータから作成しましょう。この世界を理解し、そして予測しましょう。その最初のステップが、一般化線形モデルです。本書では「R」と呼ばれる無料の統計解析ソフトを使って、一般化線形モデルをパソコンで計算する方法も、合わせて説明します。今までの統計学入門書では「検定」がゴールになることが多かったように思います。検定だけで解析を終わらせることはもったいない。検定からスタートして、モデル化、予測ができるところまでたどり着くことが、この本の目的です。統計基礎の次に、もっと発展的なことを学びたいという方にお勧めします。数式の量は少な目にしておきました。数式は飛ばしても読み進められるように配慮してあります。t検定やp値の解説からスタートしますので、検定の基礎を手っ取り早く学ぶのにも便利です。本書前半のt検定の基礎に関しては、こちらから立ち読みすることもできます。本格的な入門書ここからは数式も多い(とはいえ必要十分な量ですが)立派な統計学入門書の紹介に移ります。1つは統計基礎を、1つは一般化線形モデルとその発展形の解説を、そして3冊目は一般化線形モデルの詳細を学ぶことのできる本です。統計学入門(東京大学出版会)統計学入門と名のつく本はたくさんありますが、最も人気があるのはこの本です。書いてあるのが目印です。初版が1991年とかなり古い本ですが、この価値が薄れることはありません。本書を読んだところで、統計学を実務に生かす方法がすぐにわかることはないと思います。最近の事情はまったく加味していませんし、数式は多いですし、文章はお堅いですし、統計ソフトの使い方も載っていません。それでもこの本が売れているのは、統計学を学ぶにあたって「逃げられないこと」を解説してくれているからだと思います。数式からは逃げたいです。確率分布からも、確率変数からも、逃げたい。回帰分析なんて「線(回帰直線)を引っ張っておしまい」にして、難しいことからは目を背けたいですね。いった「逃げたいと思っていること」をどんどん押し付けてくるのがこの本です。言っておくと、「逃げたいこと」から逃げ切ることはできません。統計学を学び続ける限り、絶対に。いつかみんな、この本に戻ってきます。逃げることをあきらめて、次に進もうと思った人はみんなです。お世辞にも面白い本ではありません。いつか、先に進めなくなってしまったときに、この本を読んでください。読んだときは「統計学、これより先に進むな」と言ってくるようなこの本ですが、何年か後に読み返すと、次に進むための背中を押してくれるよき理解者になってくれます。20年以上売れ続けるような本って、そんなもんです。導入2章、3章は記述統計4~10章は確率統計の説明に入ります。この本のほとんどは、この「確率」と「統計」の考え方から成り立っているということにはぜひ注目してください。これは「統計学という学問が」主にこの考え方から成り立っていることを意味しています。4章で確率の考え方から入り、5章確率変数、6章確率分布と進みます。新星出版社さんの「マンガでわかる統計学入門」(女子大生バージョン)の内容をより突っ込んだ感じです。先にこのマンガを読んでおくと理解がはかどるかと思います。6章においてたくさんの確率分布が紹介されていますが、すべてを理解する必要はありません。あたりを読んでおけば、一般化線形モデルまでなら大体理解できます。読んでおけばよいでしょう。7章以降は応用編です。7章で変数が2変数以上ある場合の確率分布を学びます。7章は無理にすべてを理解しなくてもそこまで支障はないでしょう。8章は中心極限定理です。数式をあまり使わず、シミュレーションを通して説明しているので、読みやすいです。ここを読まなければ正規分布という確率分布がなぜここまで広く使われているのか理解ができません。9章の「標本分布」、10章の「正規分布からの標本」は確率分布をデータ解析に応用するための必須の知識になります。確率だのなんだのという「パッと見何の役に立つかわからない考え方」がデータ解析に必要となる理由はこの辺りにあります。ここをちゃんと読まないまま先に行くと「統計学マニュアル」から脱却できなくなります。頑張って読んでみてください。11章の「推定」は9,10章をちゃんと読んでいれば大丈夫です。ここがわからなければ少し前に戻って読み直しましょう。12章は「検定」です。13章は「回帰分析」です。ここまでくれば、実務で使える解析っていう雰囲気ですね。ちなみに、この13章よりも、4~10章のほうがずっと難しいです。基礎こそが難しいのが統計学。わからなければ飛ばして先に進みましょう。最初からすべてがわかることは稀ですし、全体の流れを理解することが肝心です。ほんの少しでも身に付くところがあればラッキー。わからないところは「わからなかった」ということを覚えておきます。成功はよく準備した心に訪れます。「こんなことがわかればいいな」と思い続けていれば、別の本を開けた時にその答えが目に飛び込んできます。それを期待して、たくさんの本を読めばよいと思います。近年出た統計学の書籍におけるベストセラーです。この本は統計モデルを中心とした本です。記述統計や検定に関する記述は少ないですので注意してください。この本が売れている理由は「検定の次にいけるから」に尽きるでしょう。この本は統計学を学んでいる人たちに新しい場所を見せてくれました。「平均・分散から始める一般化線形モデル入門」は一般化線形モデルがゴールでした。この本は一般化線形モデルからのスタートです。第1章は導入で、2章から実質始まるのですが、ここで最尤法の考え方がさっそく出てきます。第3章は一般化線形モデル基礎、4~6章は一般化線形モデル応用編です。ここで終わるのではなく、さらに進んだモデルまで解説するのが本書の特徴。第7章は、一般化線形混合モデル(GLMM)という、一般化線形モデルの発展形の紹介をしています。8、9章ではベイズ推定やMCMCという進んだパラメタ推定の手法を解説しています。パラメタ推定の方法なので、若干地味なのですが、ここを理解できれば複雑なモデルになってもパラメタをちゃんと推定してやることができます。第10章ではMCMCを使って一般化線形混合モデルを推定し、11章ではさらに複雑な空間データのモデル化に取り組みます。こんな複雑なモデルを推定できるのも、パラメタ推定の仕方を工夫したからですね。パラメタ推定の仕方と統計モデルの考え方がやや混在しているという批判も見受けられますが、そこだけ気を付けて読めば、とてもバランスよく情報が配置された本と言えます。この本が出るまでは、ベイズ推定もMCMCもGLMMも高嶺の花でした。解説があまりにも難しすぎたんですね。この本のおかげで、これらの高度な手法を、統計学の専門家でない人でも使えるようになりました。基礎となる考え方から始まり、少ない数式・多くの図を使って、軽くて読みやすい文章で、解説をしてくれたからです。RやWinBUGS(MCMCするためのソフト)の解説もあるため、すぐに実践することもできます。ここも、新しい手法を導入する壁を大きく下げてくれました。一般化線形モデル一般化線形モデルを本格的に学ぶことのできる本は2冊あります。原著第2版」で、もう一つはこの本です。私はこちらを推す理由は以下の通りです。・統計ソフトRの使い方が載っており、パソコンで解析ができる・ほかにも入門書(ピンク本です)を書かれたことのある先生の本なので、初学者が躓きやすそうなところの説明が丁寧。文章も読みやすい・交互作用の解説が抜群に詳しい・一般化線形モデルをすでに使っている人にも役に立つ、詳細な理論が端折らずに書いてある・実務で問題になりそうなこと(過分散の対処法など)も載っているじつはこの本、私の本にも参考文献として挙げたのですが、本当に良い本だと思います。難しい内容はたくさんあります。