なぜ統計学を学ぶのか

2025年9月20日 19:43

はじめに

私は直近10年以上　データ分析とかAI活用に関する仕事をしていますが、
最近、キャリアの棚卸の一貫で統計検定という資格試験の勉強をしています。

資格の為の詰め込み学習をしていると、なぜこれが大事なのかしばしば忘れて勉強がしんどくなってしまうので、息抜きに統計検定の勉強内容（≒統計学）が何の役に立つのかに関するポエムを作りました。

以下、「統計学を使うと何ができるか」に対するシンプルな回答です。網羅的ではないですが、重要だと思うもの（かつ統計検定の出題範囲）を書いています。

売上の落ち込みを雨のせいにしてもどうにもならないので、天候が売上に及ぼす影響を除外して、天候以外のコントロールできる売上変動要因に対する対策を検討します。重回帰分析や時系列解析を使います。

候補者の行動パターンを64個の要素に分解して測定し可視化しましたが、変数が多すぎてよくわかりません。多くの要素に影響を与えるような少数の根本要因を特定して、注目する要素の数を減らしたりします。
主成分分析や、因子分析を使います。

かつて、ある企業では新卒の採用を「飯を食う早さ」を基準に選んだそうです。

新しい農業機械を使うと、収穫量を0.012%向上させることが実験により明らかになりましたが、それが再現性のある差なのか、たまたまそういう差が出ただけの単なるブレなのかわかりません。統計的に意味のある差なのかを検証したりします。
仮説検定を使います。

実験により新しい手法の有効性を評価するのに、考えられるパターンすべてで実験をしていると時間とコストが膨大にかかるので、的を絞って計画的な実験をデザインして実験コストを減らします。
実験計画法や信頼区間・検定を踏まえたサンプル数推定を使います。

将来の売り上げ変化を想定せずに適当に在庫確保していたら、大量に余ってしまいました。将来予測に基づいて調達したいです。
重回帰分析や時系列予測を使います。

実際のデータは、伝え聞いた統計値（ドローンの故障率）と比べて違和感があります。実測値を踏まえた新しい予測値（事後確率）を把握したいです。
ベイズ法を使います。

細かい話をあげるとキリがないですが、統計学を使ってやりたいことの主なものは上にあげたものです。難易度が高いですが反実仮想とか、より実用的で重要な技とかもあります。

統計検定では上に書いたような手法の理論的説明や、数式と電卓を使ってシンプルな例題を解けるかなどを問われます。

学ぶ意義がちょっと明らかになったので、そろそろ過去問に戻ります。お疲れ様でした。