统计学原本就是一种“闻一知十”的方法，随着IT的进步，大数据分析获得长足的发展，统计学越来越受到重视。尤其是文科出身的人，很多都有这样的憧憬：假如自己能够运用统计学进行工作那该多酷！
如果你可以做到用数据的形式向上司汇报；亮出漂亮的图表，运用逻辑而不是小聪明向客户进行宣讲……那么你就是职场精英了。
本书的目的就是满足这样的需求，通过大量的插图和图解，循序渐进地传授统计学的精粹。最大的特点就是将统计学的关键词形象化，用“一句话概括”的风格来介绍统计学的各项概念和内容。希望读者朋友通过阅读本书，拨开“统计学迷雾”，开启学习统计学的“第一步”。

序言
序　　章
垃圾数据只能获得垃圾解析
1仅有900个家庭的数据OK吗
2这样的数据真的可靠吗
3统计学有什么用
4通过三道智力题了解统计学的作用
第一章
抓紧时间，一鼓作气，走进统计学
1在头脑中形成“统计学地图”
2将原始数据作为1个代表值──描述统计学①
3数据的离散度──描述统计学②
4通过样本来思考──推测统计学①
5像福尔摩斯那样推理──推测统计学②
6建立假说并进行验证──推测统计学③
7何为统计解析、多变量解析
8传统统计学VS贝叶斯统计学
第二章
不要用错数据和图表
1连续量数据与非连续量数据
2用尺度来划分数据
3名义尺度是“北海道＝1”……这样的数据
4顺序尺度是有“顺序”的数据
5间隔尺度和比例尺度
统计学研讨课──百分数和百分点的区別
6等到出错就来不及了的“饼状图禁忌”
统计学研讨课──南丁格尔的玫瑰图
第三章
理解平均值和方差
1“平均值”是代表值的代表
2受极端值影响小的“中间值”
3出现频率最高的“最频值”
统计学研讨课──应用在破解密码中的“最频值”
4平均值、中间值、最频值3者的位置关系
5表示离散程度的“四分位数·盒须图”
6从平均值到“方差”
7试着用“方差”来计算离散程度
8从“方差”到“标准偏差”
9试着计算“标准偏差”
统计学研讨课──天气预报中的“和往年一样”是平均值，还是中间值
第四章
感受一下正态分布
1用数据制作频数分布表
2如果发现了双峰型直方图
3从直方图到分布曲线
4让正态分布动起来（1）——尝试改变平均值
5让正态分布动起来（2）——改变标准偏差
6从正态分布看概率
7用“控制图”进行质量管理
统计学研讨课──用Excel制作正态分布的步骤
8将两个不同的正态分布合为一体
9标准正态分布很灵活
10尝试比较两组不同的数据
统计学研讨课──庞加莱和面包店之间毫无仁义的攻防战
第五章
通过样本推测总体特征
1“推测”的对象是什么
2从整理统计学用语开始
3“点推测”是否准确
4“平均值的平均”的分布与中心极限定理
5用区间表示的“区间推测”
6如果样本数多，会发生怎样的变化
7可靠度为99%时的区间推测
8t分布、χ2分布
9如何推测收视率
10调查问卷回答数需要多少为好
统计学研讨课──学生的ｔ分布
第六章
提出假说并通过概率来判断其是否正确
1假说检定是从红茶妇人开始的吗
2何为假设
3何为单侧检定、两侧检定
4假说检定的顺序
5检定中要注意2类错误
番外編
感受一下正态分布
1哪个里面有奖品？概率是1/2
2如何看待疑难症的阳性反应
统计学研讨课──真是意外，相扑冠军的体重在“平均值”以下

序
言 我与统计学的羁绊——说起来，我的经历和专
业，与大多数的统计学研究者、统计专业的人相比，实
在是大相径庭。因此，有必要在序言中对这一点进行说
明。
我一直在商业出版社担任编辑，迄今经手了30 多
本与统计学相关的书籍。单从统计学领域来看，这个数
字在日本的众多编辑当中应该可以排到前十位了。
除了统计学、多变量解析、统计解析这些统括性的
主题，还有Excel统计、回归分析、贝叶斯统计学、统
计学术语事典、不要被统计数据欺骗，等等，涉及统计
学领域内的多个分支，同时我也在不断地探索：究竟什
么样的题材能够畅销？并从中积累了不少经验。
在这个过程中，我也意外地积累了一些个人经验。
其中之一便是“统计学（数学）”与“统计解析”的差
异。此前，我曾经和某位大学教授多次合作过“统计·
概率”等方面的入门书籍，可当我拜托他“下次帮忙写
一本关于统计解析的书”的时候，却遭到了拒绝。
他拒绝我的理由如下：“本丸先生，让我写关于统
计学或统计·概率的书没问题，但统计解析这方面还是
不行啊，毕竟这和数学还是不一样的。”
于是我开始思考：“统计学和统计解析之间真的有
很大的区别吗？所谓的‘和数学不一样’又是什么意思
呢？”
第二个意料之外的经验便是“与数据相处”，这对
于我自己来说也是一次重大的转机——从公司的书籍部
调动到杂志部，并且是“数据专业杂志（月刊杂志）”
部。数据专业杂志在出版业内一直不多见。
在七年的工作生涯中，起初两年间，我担任见习总
编辑，之后的五年一直担任总编辑。令人欣喜的是，即
便是在“杂志的寒冬时期”，杂志的销量也增加了1.5
倍。
这本数据专业杂志，毎个月都会向日本全国企业发
放“独自调查问卷”，并将调查结果收录在特集中。这
在本就为数不多的数据专业杂志之中，更加难能可贵（
绝大部分的数据杂志只发表已公开的数据）。
说起来实在惭愧，当时的我对数据处理一无所知，
其他的编辑部同事告诉我“这种设问存在多选方式，绝
对不能使用饼状图进行处理”，而我并不理解这样做的
原因，还需要向他们请教“为什么这样不行呢”，向专
家寻求建议时，也常常被指出各种问题，例如“在该设
问中，这个回答的选项是什么？回答时条件不足怎么办
”，等等。
在调查问卷、图表处理等“统计学之前”的阶段，
我也一直在不断接受基础性的指导，逐步接触数据处理
，在实践中加深了理解。
此后，由于个人原因，我辞去了出版社的工作，开
始做独立编辑，也作为科普作家执笔了一些数学书籍（
编辑+ 科普作家）。
作为编辑，我开始有机会与著名的统计学老师共同
工作（包括帮助我对本书内容做了检查）并且，由于在
杂志和网络上写作，我也有机会接触到写出统计学畅销
书的作者、在日本统计学会担任重要职务的人士等，很
方便地解决了自己遇到的统计学方面的疑问。
此外，我还收到了其他学科的专家在实践方面做出
的相关指导。例如，从市场学专家那里学到了独立新市
场的推定方法（类似于“费米估算”的方法）;学到了
宇宙科学中关于使用统计学发现基本粒子的方法（比商
务领域更加严密）;从丰田收获了大量珍贵资料，并有
幸参观了丰田的工厂，等等。就这样，我与统计学的交
集越来越多，也愈发感受到其中的趣味和魅力，当然，
也有晦涩难懂的部分。
专门为非数据分析专业的读者而编写的统计学书籍
这个世界上，每天从事数据分析工作的人、在发表论文
时需要用到统计学的研究人员毕竟是少数。除此之外的
人们，很少有机会在工作中用到统计学，最多也就是使
用Excel 罢了。
也许很多人都在思考一个问题：统计学对自己有什
么帮助？事实上，大多数人在初中和高中时代都没有接
触过统计学１①。在这种情况下，即使让他们自学，也
搞不明白，只会越来越迷惑。还会冒出“这个项目有什
么用， 为什么要讲这个”等疑问。
在思考这些问题的时候，我恰巧收到了かんき出版
社编辑部的邀请，希望我“运用这些年来处理统计学书
籍的经验，编写一本面向统计学门外汉的书。在书中简
要介绍统计学的概要、重点和难点，以及如何有效学习
和理解统计学、理解到何种程度即可，等等。”这构成
了我撰写本书的契机。
当然，绝大部分的统计学书籍还是由数学家们创作
的，像笔者这样经历的人所写的统计学书籍实在是少之
又少。正因为如此，作为一名宣扬“连接文科与理科”
的科普作家，笔者有职责将统计学知识用简明易懂的方
式介绍给大家。后来证明，这样的想法有些幼稚。正式
动笔之后，编辑部提出了很多意见，“这样的说明太难
了”“（对话形式）后辈提出的问题太难，很难编成对
话的形式”“用了太多的统计学术语，对于读者来说很
难及时消化”“最好不要出现公式，除了sigma（Σ）
，分数最好也能避免出现……（什么？分数也不能出现
？）”……（最后，终于答应了“可以使用分数”）。
每当听到这些，我都

双色印刷。日本数学协会副会长冈部恒治审定。
漫画作陪，一问一答，轻松敲开统计学大门。
有统计思维、会数据分析的人更能做出好决策。
像福尔摩斯一样做推理，闻一知十，发现数据背后的秘密和价值。
“连接文科与理科”的科普作家，编写的一本面向统计学门外汉的书。
读者对象：
商务人士、学生群体、统计学爱好者等。