社会人の統計学

社会人が身につけておくべき統計学の基礎的な知識について解説していきます。Step1の基礎的な部分からStep11の専門的な部分まで解説を行いますので、自身の必要な範囲で勉強を行なってください。目安としては統計検定^®2級やQC検定2級の範囲をStep6までくらいで十分カバーできるイメージです。それ以降はさらに高度な知識になるので、製造業の品質管理を行っている方は最後まで勉強してみてください。

一通り勉強して知識が身に付いたら、統計検定^®やQC検定を受けてみることをオススメします。学生の頃は勉強してそれでOKでしたが、社会人になると何かしらのアウトプットが必要になりますので、他人に示すわかりやすいアウトプットとしては資格を取ることを本ブログではオススメしています。

＊現在更新中のため、記事作成次第ページを更新させていただきます。

Step1. 基礎編　1つ1つの変数の記述統計

1-1 統計学における「変数」とは

1-2 データの視覚的表現

1-3 代表値

1-4 データのばらつき

1-5 練習問題

Step2. 基礎編　相関

2-1 量的変数の関係を図で表す「散布図」

2-2 量的変数の関係を数値で表す「相関係数」

2-3 練習問題

Step3. 母集団と標本

3-1 母集団と標本の関係

3-2 推測統計の概念

3-3 正規分布

3-4 標本分布

3-5 練習問題

Step4. 推測統計

4-1 点推定

4-2 信頼係数・信頼区間

4-3 母分散σ^2が既知の時の母平均μの推定

4-4 母分散σ^2が未知の時の母平均μの推定

4-5 母平均μも母分散σ^2も未知の時の母分散σ^2の推定

4-6 練習問題

Step5. 統計的仮説検定1

5-1 仮設検定とは

5-2 仮設検定の手順

5-3 第1種の過誤と第2種の過誤

5-4 検出力

5-5 正規分布を用いた検定

5-6 t分布を用いた検定

5-7 練習問題

Step6. 統計的仮説検定2

6-1 対応のない2群の平均値の差の検定

6-2 t検定の前提条件

6-3 対応のある2群の平均値の差の検定

6-4 練習問題

Step7. 非劣性試験と同等性試験

7-1 「劣っていないこと」を主張する方法（非劣性試験）

7-2 「差がないこと」を主張する方法（同等性試験）

7-3 練習問題

Step8. 分散分析

8-1 分散分析とは

8-2 対応のない一元配置分散分析

8-3 対応のある一元配置分散分析

8-4 繰り返しのない二元配置分散分析（=対応のある一元配置分散分析）

8-5 繰り返しのある二元配置分散分析

8-6 練習問題

Step9. 多重比較

9-1 検定の多重性

9-2 Tukey-Kramer法

9-3 練習問題

Step10. 検出力分析

10-1 第1種・第2種の過誤

10-2 検出力とは

10-3 検出力分析

10-4 母平均に関する差の検定（σ既知）の場合の検出力とサンプルサイズ

10-4 母平均に関する差の検定（σ未知）の場合の検出力とサンプルサイズの見積もり

10-5 対応のない2サンプルt検定の検出力とサンプルサイズの計算

10-6 練習問題

Step11. 単回帰分析

11-1 回帰分析とは

11-2 回帰分析の手順

11-3 回帰診断

11-4 練習問題