現場で使える統計学

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）

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

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。