学生生活を送りながらも、あまり真剣に勉強はせず。
しかしながら、社会に出ると最も手広く使われるであろう分野。
それが統計学です(私見では)。
というのも、働くという事はお金がつきもの。
お金というのは、つまり数字
その数字を扱うためのツールなのですから、そりゃ大切って寸法です。
「なら、分かった勉強してやるよ。それで？どこから手をつければ良いんだ？」
と思われる方も多いでしょう。
という事で今回は、かつて確率統計で赤点まで取ってしまったが、今では人様に統計学を偉そうに講釈を垂れるようにまでなったこのわたくしが、実際に勉強した順序を提示しようと思います。
まぁ、タイトルで書いているように、
標準偏差⇒工程能力指数,管理図
なんですけどね。
統計学を勉強する順番
実用するイメージが持てるかどうか？
学習において大切な事って、その知識が実用で使えるかどうかなんですよ。
実用に結びつかない勉学というモノは、ムダです。
それをよく表している言葉が、
「因数分解って何に使えるんだよッ！」
だと思うんです。
よく、勉強が重要だと十代に説く際に、カウンターとして使われる言葉ではありますが、これは本質をよくついていると思います。
何に使うのか分からない知識と言うのは、無意味。
その証拠に、アナタが高校や大学までに学んだ知識、フルで社会で実用していますか？
多分してないでしょ？
それが答えです。
つまり、統計学を勉強するときも同じで、その知識が実用的なものか。
少なくとも、実用をはっきりイメージできるものか。
これがとても重要な事なわけです。
ゴリゴリの統計の教科書を読んでも、何に使うのかイメージがわかなければ絶対に頭には入ってきません。
標準偏差⇒工程能力指数,管理図
ここで私が一番実用のイメージがつきやすい、統計の勉強プロセスとして提案したいのが、
標準偏差
からの
工程能力指数、管理図
です。
統計学の事始めにおいて、最も重要な概念はばらつきです。
このばらつきを把握するところから、統計学が始まると言っても過言ではないでしょう。
そして標準偏差は導出プロセスにおいて、ばらつきを理解するのに持って来いの指標です。
その上、最も重要な正規分布を決定づける指標でもあるので、重要度も高いのです。
ですが、この標準偏差を理解しても、それがどのように実用出来るのか？
これが実感出来なければ、その先勉強を進めるのはとても困難になってしまいます。
この実用をイメージさせる上で、もってこいなのが工程能力指数と管理図です。
この2つの何が実用的かと言うと、標準偏差を元に管理幅を決定づけているという点です。
数字を扱う上で、よく問題となるのが、
この数字の合否ラインどうしよう
では無いでしょうか？
何か技術的だったり、セオリー的な根拠が存在すれば、問題ないのですが、根拠が見つからない場合ってどうですか？
これまで観測された、最大値とか最小値を管理幅にしていたりしていません？
もし、そのような決め方をしていると、管理としてはアウトです。
なぜなら、どの確率で不良が発生するのか全く把握出来ないから。
ならどうするべきか？
統計的工程管理のセオリーとしては、平均値±3σで管理幅を設定する事を推奨しています。
なぜなら、その範囲を外れる可能性は0.3%だという事が、統計的に分かるからです。
そして、管理図は正にその原理を応用した管理ツールに当たります。
更に、工程能力指数は決めた管理値に対して、標準偏差と正規分布を使う事で、適切な管理状態であるかを一つの数字で把握する事が出来るツールになります。
このように、管理図と工程能力指数は、ともに標準偏差を応用した実用的なツールになります。
標準偏差を学んだあとに、管理図と工程能力指数を学習すれば
「標準偏差を応用すれば、こんな合理的に合否判定をする事が出来るんだ！」
と正に実用をイメージする事が出来ます。
製造業に従事していない人でも、数字の合否判定を合理的に決められるという点では、得られるものが多いと思います。
そもそも統計の勉強において、一番とっつきやすい分野は統計的工程管理だと思ってます。
営業とかで使うツールは、多変量解析とか最初に勉強するには難しいし。
機械学習とかディープラーニングなんて、もっての他。
実用と難易度のバランスが、統計的工程管理、特に標準偏差、工程能力指数、管理図がとても良いのです。
困っている問題を解決出来るツールを虫食いで勉強する
もう一点、言っておきたいことがありまして。
社会人で統計学を勉強するなら、順番通りにしてはダメです。
標準偏差から管理図のあたりまで勉強して、
「これは使える」
と思って、一念発起し統計学をもっと突っ込んで勉強したると教科書を買ってきたとしましょう。
そうやって買ってきた教科書、アナタならどうします？
多分頭からケツまで、順を追って読もうとするんじゃないですか？
それだと、アカンです。
教科書の内容は飽くまで統計学の内容であり、アナタの仕事をサポートする為に書かれたものではありません。
つまり、役に立つ内容と、役に立たない内容がごった煮になっているのです。
アナタは統計学の権威になりたいのですか？
違いますよね？
統計学をツールとして使って、今アナタの本業に立ちはだかる悩み、壁を突破したいのですよね？
なら、使えるところだけ読みましょう。
それだと、買った本がもったいないとか言われるかもしれません。
でも、実用化に関係のないところを読んでも、それこそ時間がもったいないです。
また、関係のないところで躓いてしまって、それで勉強の手が止まったら、それこそ買った本がもったいないですよね？
私も実際に虫食いで読んでます。
サイコロの確率とか順列とかのところとか、完全に読み飛ばしています。
だって使わないもん(このブログでその手の記事がないのはそのため)。
アナタがデータの比較で困ったら、初めて検定を読めばいいんです。
アナタがデータの真値がどのくらいに収まるのかで困ったら、初めて推定を読めばいいんです。
仕事で何か困った状態で、そこを解決出来そうなツールを学習すれば、それこそ必死でやりますし、
「自分の案件に応用するには？」
と頭がフル回転しますから、めちゃくちゃ効率が良いです。
ぜひ、虫食い読書、やっていきましょう。
まとめ
統計学と聞くと、なんか難しいイメージがあるし、それにどこから始めれば良いのか分からないってのが多いと思います。
そこで一番イメージしやすいのが、
標準偏差⇒工程能力指数、管理図
です。
ばらつきというモノを知った上で、実用的なツールでイメージを掴むことで、理解の取っ掛かりを持つことが出来るようになります。
ぜひ、参考にしてみてください。
今すぐ、あなたが統計学を勉強すべき理由
この世には、数多くのビジネススキルがあります。
その中でも、極めて汎用性の高いスキル。
それが統計学です。なぜそう言い切れるのか？
それはビジネスというのは、結局お金のやり取りであり、必ず数字が絡んできます。
そして数字を扱うスキルこそが統計学だからです。
故に一口に統計学といっても、
営業、マーケティング、研究開発、品質管理、工程管理、生産管理.etc
これら全てで使う事が出来るのです。
現に私は前職は品質管理、現職は研究開発職なのですが、面接のときに
「品質管理時に活用した、統計の知識を研究開発にも活かせます」
とアピールして職種をうまく切り替える事が出来ました。
そして、もし始めるなら今から勉強を始めましょう。
なんなら、今すぐこのページを閉じて本格的に勉強を開始するべきです。
なぜなら、このような『スキル』は20代でもっともキャリアアップに繋がるからです。
30代ならいざ知らず、40代になると求められるのはこれまでの業務を遂行してきた経験や人脈なのです。
これが無いとある一定以上のキャリアアップは望めませんし、40代以降のハイクラスの転職先も望めません。
20代のうちは成果を結び付けるためにこのスキルが大いに役立ちますが、年を経るごとに求められる働き方が変わるのでスキルの実績への寄与が減ってしまうのです。
なので、後からやればいいやと後回しにすると機を逸してしまう可能性が高いです。
ちなみにこれから統計学を学習をするというのであれば、ラーニングピラミッドというものを意識すると効率的です。
私自身、インプットだけでなく、youtubeや職場でアウトプットしながら活用する事で統計リテラシーを日々向上させていっています。
ぜひ、アナタも当ブログやyoutubeチャンネルで統計リテラシーを上げて、どこでも通用するビジネスパーソンになりましょう
コメント
YouTubeいつも勉強させていただいております。とても有益な情報で感謝しています。
僕はwebサイトのデータを分析するために統計学を学び始めたのですが、イマイチ、サイトのデータ分析
で使いこなせていない状況です。
統計学をお仕事で使用されており、なおかつ知識も豊富なプロフェッショナルな熊野さんならどんなふうに統計学をご使用されているのか気になっています。
大変お忙しいと思うのですが、もしお時間があるときは「サイトやYouTubeなどのデータを分析する時に使える技・統計手法」のような情報発信をしていただけるととてもありがたいです。
コロナの影響で、副業をする人が増加しているのでYouTuberやアフィリエイターなど副業を始めた人達のニーズに刺さる予定でご提案をさせていただきました。
更新を楽しみにしながら、これからも陰ながら応援させていただきます。
私自身そろそろ分析できそうなほどデータもたまってきたなぁと感じていたので、この分野も勉強してみます。
自分なりに発信できるほどの状態になったら発信してみますね。