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統計的思考は、比較的単純な言葉で現象のプロセスを分析するためのツールですが、同時に、その現象を取り巻く不確実性のレベルも提供します。[1]数字の解釈とデータの視覚化には重複がありますが、 「統計的思考」は「定量的リテラシー」と同じではないことに注意してください。[2]
統計的思考はプロセスと統計を関連付け、次の原則に基づいています。
- すべての作業は相互に接続されたプロセスのシステム内で行われます。
- あらゆるプロセスに変動が存在する
- 変動を理解し、それを減らすことが成功の鍵です。
歴史
「物理科学の大きな体系は、数学的分析の適切な訓練を受けた者だけが理解でき、考えることができるものであり、有能な市民として完全な入門をするためには、現在読み書きができるように計算し、平均や最大値や最小値で考えることができることが必要であることが理解される日もそう遠くないかもしれない。」
W. エドワーズ デミングは、2 つの強力な実験を使用して、統計的思考の概念を推進しました。
1. レッドビーズ実験[3]では、労働者は多かれ少なかれランダムな手順を実行するよう指示されますが、最も「パフォーマンス」の低い労働者は解雇されます。この実験は、プロセスにおける自然な変動が、個々の労働者の才能の貢献をいかにかすませるかを示しています。
2. ファネル実験では、プロセスにおける自然な変動が、本来よりも大きくなる可能性があることが再び実証されています。
この実験から得られる教訓は、経営陣がプロセスを調整する前に（例えば、業績が芳しくないと思われる従業員を解雇したり、装置に物理的な変更を加えたりする前に）、パフォーマンスの結果につながったプロセスにおける すべての変動源を考慮する必要があるということです。
ナイジェル・マリオットは統計的思考の進化を分析します。[4]
ベンチマーク
統計的思考は、法廷[5]、 生物学実験室[6]、データに囲まれて育つ子供たちなど、さまざまな状況で役立つと考えられています。 [2]
アメリカ統計学会（ASA）は、「統計的教育を受ける」とはどういうことかを明らかにしました。[2]学生が知っておくべき概念のサブセットは次のとおりです。
- データビートの逸話
- データは自然で、予測可能で、定量化可能である
- ランダムサンプリングにより、調査や実験の結果を母集団に外挿することができる。
- 比較実験におけるランダム割り当てにより、因果関係の結論を導き出すことができる。
- 関連性が因果関係ではないことを知る
- 有意性は、特に大規模なサンプルサイズの研究では、必ずしも実用的な重要性を意味するものではない。
- 統計的に有意な差や関係がないということは、特にサンプル数が少ない研究の場合、必ずしも母集団に差や関係がないことを意味するわけではない。
統計的思考は、シックス シグマ手法の一部として使用される認められた方法です。
参照
参考文献
- ^ Poldrack, Russell A. (2019-12-01). 「21世紀の統計的思考（Poldrack）」. Statistics LibreTexts . 2024-02-02閲覧。
- ^ abc Wai, Jonathan (2014-08-05). 「幼稚園で統計教育を始めるべき理由」. Quartz . 2024年2月2日閲覧。
- ^ 「赤いビーズの実験 - W. エドワーズ デミング研究所」deming.org/ 。 2023年6月13日閲覧。
- ^ Marriott, Nigel (2014-12-01). 「統計的思考の未来」. Significance . 11 (5): 78–80. doi :10.1111/j.1740-9713.2014.00787.x. ISSN 1740-9705. OCLC 5706565999 – Oxford Academic経由.
- ^ Denis, Daniel J. (2017-04-24). 「統計的思考が法廷をどのように形作るべきか」The Conversation . 2024年2月2日閲覧。
- ^ Fay, David S.; Gerow, Ken (2018)、「生物学者のための統計的思考と分析ガイド」、WormBook: The Online Review of C. elegans Biology [インターネット]、WormBook、PMID 23908055 、 2024年2月2日取得