統計入門〜応用：中学生から学び直す統計学
代表値・分布・相関・回帰・仮説検定・A/B テスト・ベイズ ── 統計の基本から実務で使える応用まで。中学生でも理解できる説明 + Python サンプル付き。学校で習っていない領域も、本シリーズだけで分かるように。
なぜ統計を学ぶのか：データを見る目を養う旅
テストの平均点、選挙の出口調査、コロナの感染者数。日常で目にする「数字」を正しく読み解くには統計が必要。中学生〜社会人学び直しの両方を狙った、構成案 統計シリーズの導入。
代表値：平均・中央値・最頻値、どれを使うか
平均年収 600 万円の落とし穴。一握りの高給取りが平均を引き上げ、実際の中央値はもっと低い。3 つの代表値の意味と使い分けを Python で実演。
散らばり：分散・標準偏差・四分位、ばらつきを測る
「平均 70 点」のクラス 2 つで、片方は全員 70 点、もう片方は 30 点と 100 点が半々。同じ平均でも実態は全く違う。散らばりを測る 3 つの指標を Python で。
度数分布とヒストグラム：分布を見ることの威力
代表値や標準偏差を眺める前に、まずヒストグラムで「分布の形」を見るべき。釣鐘型・歪んだ・二峰性・一様。形が変わると分析手法も変わる。Python で実例を 5 種類見比べる。
相関：2つのデータの関係を測る
身長と体重、勉強時間と点数。2つの数値がどれくらい一緒に動くかを、−1 から +1 の数字で表せます。ただし数字だけを見ると必ず騙されるので、グラフも一緒に見ます。
相関と因果はなぜ違うのか
アイスが売れると水難事故が増える。だからアイスを売るのをやめれば事故は減る ── これは間違いです。なぜ間違いなのか、そして正しく確かめるにはどうするかを扱います。
サンプルの取り方で結果が変わる
一部を調べて全体を知る。便利な方法ですが、取り方が偏っていると、いくら数を増やしても正しい答えにはなりません。数より取り方が大事、という話です。
グラフの嘘を見破る
同じデータでも、描き方しだいで印象は正反対になります。軸の切り方、面積の錯覚、都合の良い期間。よく使われる手口を、実際に描いて確かめます。
確率の直感が外れるとき
23人集まれば、同じ誕生日の人がいる確率は50%を超えます。検査で陽性でも、実際に病気とは限りません。直感が外れる場面を、実際に計算して確かめます。
まずは、現状を聞かせてください。
要件が固まっていなくて大丈夫です。現状診断と方針提案までを無料でお手伝いします。