統計学

社会学の人ってちゃんと統計学勉強してるんですか？

きちんとやっている人もいるが、社会調査系の人以外はやってないかもね。

まだ食べたことがありません。

まだ挿入したこともありません

うちの大学では、社会調査は必修だったし、卒論でかなりの人が、アンケートをして統計をとっていました。
結構必須なのでは？ところで、「名無しさん」さんはどうしてそういう疑問を持ったのですか？

統計やっている方は多いが
統計学をちゃんと理解している方は少ないのではないだろうか。

サンプリングがいい加減だったり、無茶苦茶な多変量解析を駆使した
論文・報告は多いと思う。

　　　　　　　　　 ∧＿∧　　　　／￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣
　　　　　　　　　（´∀｀；）　　＜数値を見て適当にこじつけているよね｡
　　　　　　　　　（　　　　）　　　＼
　　　　　 ／￣￣￣￣￣￣／| 　 ＼＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
　　　　／　∧ ∧　　　　／／ヽ
　　 ／ 　　(　　,,)＿__／／ 　┌─────―――――――――――――――――
　　ﾉ∞￣./　　 ⊃　　∽ 　 ＜　それって統計学を理解していないだよね｡
　（＿＿/（＿__/＼_∝＿＿ﾉ └─────―――――――――――――――――
　　　　 ／

社会学って理論もあるのかないのか分からないような感じなのに
方法とか技術とかさえもなかったら終わってるよ。

もしそうだったら、
文学系からは底が浅いといわれ、経済学とか心理学からは
厳密性に欠けると言われてもしょうがないんじゃない？

アンケートをして統計をとるぐらいは誰でもできる。
要は、統計学を理解してるかどうか。

質問あったらしてね。

>1
煽ってるつもりかどうかはしらないけど、「アンケート」とか言ってるようじゃだめ。
言いたいことは「質問紙調査」じゃないの？
それから、「厳密性」なんて言葉使ってるようじゃだめ。
全体として、あんたの底が浅いの丸見え。

　　　　　　　　　 ∧＿∧　　　　／￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣
　　　　　　　　　（´∀｀；）　　＜学問的な意味の厳密性なのにね｡
　　　　　　　　　（　　　　）　　　＼
　　　　　 ／￣￣￣￣￣￣／| 　 ＼＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
　　　　／　∧ ∧　　　　／／ヽ
　　 ／ 　　(　　,,)＿__／／ 　┌─────―――――――――――――――――
　　ﾉ∞￣./　　 ⊃　　∽ 　 ＜　しょうがないよ｡宮台でも教員になれる学問だもん。
　（＿＿/（＿__/＼_∝＿＿ﾉ └─────―――――――――――――――――
　　　　 ／

>>8
ごめんなさい。統計学理解してると思ってました。

>>アンケートをして統計をとるぐらいは誰でもできる。
>>要は、統計学を理解してるかどうか。

どのように違うんでしょう。統計学を理解しているとアンケートして、
そうでないひとと、どんな違ったことが読み取れるようになるのですか。

統計学なんて勉強しなくても、テーブルを読むことはできるネ
論文を書くのは痛いだろうけど。

卒論・修論レベルだったらコジツケしたって、良いじゃない。
社会調査の練習でしょ？

プロがやってるとすれば、問題あるけど。
知人にいるけどね。そーゆーの。みんな騙されちゃって。ぷぷぷ。

統計学を知らなくてもＥxcelを使えば簡単に分析できます。

社会学者にも愛読者が多い、
ドキュソ本『聖書の暗号』を読み、感動せよ。
「これが統計学だ！」

「統計とは、ビキニと同じで、一件すべてさらけ出しているかに見えてその実、肝心要の部分はすべて覆い隠してある物です」

と昔、某が言いましたが皆さんはどうお考えか？

reliability?
internal validity?
construct validity?
external validity?
きゃー。ここで目が回るよね、普通。（＠＠）

現代数理統計学　竹村彰道　創文社
おすすめ

>18

数理統計学の基礎は必須だね。
あと、社会統計学で言えば、同名の丸善から出ていたやつもいい。
安田三郎著のやつ。いまは絶版なので、図書館などでさがしてちょ。

あと、いきなり社会統計学の学習をSPSSなんかのパッケージで始める
のはよくないね。おかげでヘンな分析がゴマンとある。

>>19
初等統計学という本を使って、検定の基礎を2年生の時にやって、
3年でSASをやりました。

これじゃだめ？

ヘンな分析ってどういうの？

今思いつくのは、
1.サンプルのとり方が変。
2.仮説が変。
3.操作化の仕方が変。
4.解釈が変。
5.リサーチクエスチョンが変。
とか。

＞統計学を知らなくてもＥxcelを使えば簡単に分析できます

社会学徒って、だまされやすい頭の弱い奴の集まりね。

『実践心理データ解析』って本、読みやすいヨ

数学が苦手な人のための多変量解析ガイド
すべてがわかるアンケートデータの分析

この2冊すごくわかりやすい本です。

>>21
ありがとうございます。
1.サンプルのとり方が変。 　　　　　なるほど
2.仮説が変。 　　　　　　　　　　　なるほど。データ解析だけに意識が行き過ぎと言うことですね。
3.操作化の仕方が変。　　　　　　　 操作化ってなんですか。
4.解釈が変。 　　　　　　　　　　　これも2と問題の根を同じくしてますね。きっと
5.リサーチクエスチョンが変。 　　　リサーチ経験者のレビューが必要ですね。

2.について。
ありえない仮説を立てて、実証しようとしても、無理。
あり得るかどうかは、事前に予測がつくものです。
「やってみなければ分からない！」というのは、
思考放棄の言葉と思って、間違いないです。

3について。
構成概念がはっきりしたとして、それをどうやって測定するか。
信頼性とか構成概念妥当性とかがかかわりますので、
本を見てください。

4について。
仮説に無理があったり、操作化に無理があったりしたために、
そもそも無意味なデータを取ってしまい、にもかかわらず、
「論文」を書かねばならないと追い込まれると、
データから言えないことを、勝手に「解釈」と称して書いてしまう。
「このデータで、何でこんなことが言えるの？」という
突っ込みが来ること必至。

5について。
そもそもそんなこと調べるのに意味があるのか？
という突っ込みが入る場合。
「まだこの仮説は実証されてない」というのは答えにならない。

あげ

ログリニアのいい本ってある？

アプトンは読んだの？
池田･岡太訳

統計学における厳密性の甘さに対する意見には肯首する。

しかしながらデータ収集の厳密さにおいては
不完全ながらも他の学問に劣るものではない。

特に心理学のデータ収集には頭にくる。

>>28
そうか、それっていい本だったんだね。
一応借りてみて読んでんだけど、かなり古いみたいだから
もっと新しいのが出てるのかと思った。
さんくす。

サンプリングがいい加減だったり、無茶苦茶な多変量解析を駆使した
論文・報告は多いと思う。

age

良スレあげ

Personal name:
Judd, Charles M.
Title:
Research methods in social relations / Charles M. Judd,
Eliot R. Smith, Louise H. Kidder.
Edition:
6th ed.
Publication info:
Fort Worth : Holt, Rinehart, and Winston, c1991.
Physical description:
xii, 573 p. ; 24 cm.

1周年記念、sage。

統計文献をみんなで読む、とかは？

社会学者は統計学の基礎をよく知らないのでは
という主張には同意するし
知っていた方が望ましいとは思うが
社会学における認識利得それ自体は大して統計学とは関係ない。
というか全く関係ない。

統計プロパーにはよくいるね。
社会学理論の理の字も知らないくせに
数字や計算を扱っているというだけで
自分の方がなんだか偉いと思ってる人。

おれのことかよっ

>>38
違います。私のことです。

いや、私こそそれに相応しい！

統計カネのなる木

http://up.to/muke
今日のネタ。良かったよ。ママン！逝かないロリはカスだね。
＼　逝けー！逝ってしまえ〜。 サンプル最高！（タダ）
　￣￣￣∨￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 　　ありがとうママン！！
　
　　　／■＼ﾄﾞﾙﾙﾙﾙﾙﾙﾙﾙﾙ!!!!! 　　　　　　　　　　イッチャウーっ！
　　 （　｀Д´ ）＿__｡　 ＼从/ 　　　　　＿　_　　＿　　　　　　　　　　　＿
　 ミ（　 つ【〔ﾛ=：(∈(二(@　＞　‐―　‐　　―　＿　-￣　_￣　‐―
　　 人　ヽﾉ ・院ｫ 　／W'ヽ
　　（__（_＿） ・　｡ ､､､　　,,,

age

age

論文ではなぜそのモデルや検定法を使うのか、理由を述べる必要がある。
当たり前の事なのにできてない。恣意的な選択と受け取れる場合が多すぎる。

>>37
>社会学における認識利得それ自体は大して統計学とは関係ない。
>というか全く関係ない。

半年以上の遅レスというのも何だが、統計と理論がリンクしなければ
科学とは呼べない。

（＾＾）

山崎って何者なの？

>>47
age荒らしでしょう。

そもそも数学ができないのが多い。

（＾＾）

　　 ∧＿∧
　　（　　＾＾ ）＜ ぬるぽ（＾＾）

━―━―━―━―━―━―━―━―━[JR山崎駅（＾＾）]━―━―━―━―━―━―━―━―━―

　　　 　∧＿∧
ﾋﾟｭ.ｰ　(　　＾＾ ） ＜これからも僕を応援して下さいね（＾＾）。
　　＝〔~∪￣￣〕
　　＝ ◎――◎ 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　山崎渉

　__∧＿∧_
　|（　　＾＾ ）|　＜寝るぽ（＾＾）
　|＼⌒⌒⌒＼
　＼ |⌒⌒⌒~|　　　　　　　　　山崎渉
　　 ~￣￣￣￣

　　　 (⌒V⌒)
　　　│ ＾ ＾ │＜これからも僕を応援して下さいね（＾＾）。
　　⊂|　　　　|つ
　　　（＿）（＿）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　山崎パン

訓古学が嫌う分野だなあ、これも。
理解できないモノは批判の対象。
日本で社会学が馬鹿にされるわけだよね。

訓故学って、古い時代の言い回しだな。

別にいいんじゃねえの？
社会学なんて人を騙すためにあるようなもんなんだからさ。
テキトーでさ。

ていうか数学が出来たらそもそも社会学部になんか行かない。

そういえばそうだね。

統計学ってむづかしいんですか？？

>>61
一ヶ月もあれば身に付くよ。
問題なのは、集めたデータをどうひねくり回すかであって、
その辺できちんと理論を押さえてない奴がやると電波になる。
少なくとも、統計振りかざす奴の8割方は電波。
そうでなくとも、中身薄っぺら。

一ヶ月で身につくのってどんな統計学？

どんな、と言われてもどう答えればいいのかわからんのだが。
とりあえず、社会調査士の認定基準程度かな。
そりゃ数学者なみになるのは無理だが、そんくらいなら
一ヶ月あれば十分だろ。もう少し余裕を見ても2ヶ月か。

漫画や小説の「面白さ」を統計にとることは
可能でしょうか？行動分析学と絡めて考えると
面白いと思うんですが。

自分のHP晒しておきます。
http://homepage3.nifty.com/sikou-off/

売れたかどうかで判断
ただしメディアで取り上げられて流行で売れた可能性もあるので、
そこは細かな手続きが必要

もちろん社会学の実証分析するのに高度な統計は不必要だと思うが
さすがに、一ヶ月で身につけるのは難しんじゃないか？
経済学ならば、簡単な実証に必要な統計をマスターするには頑張っても一年くらいかかるよ。

『マンガでわかる統計学』ってどう？

>>69
統計学がとっつきにくいと言う人にお勧め。
入門の入門としては結構良い本だと思う。

要は自分で見て判断するのが一番。

>>70
とりあえず見てみるよ。ありがとう。

age

☆統計学が出来ないマーケティング学者☆
http://money3.2ch.net/test/read.cgi/manage/1104337367/

統計的に奇形児の割り合いを教えて欲しいキケー！

以下の考察は合ってますか？
http://d.hatena.ne.jp/svnseeds/20050112
図１のような山形の年齢分布の時に、女性は２〜４才上の男性と結婚しやすいという事から、山の右側の女性は相手が少なくなる。

以上の事は言えるが、svnseedsさんの記事本文にある手順によって、
>　32歳女性の女性にとって　
>　年上（＋10年）平均　　　　　　　　　　　 -8.3%
>　全体（前後10年間・同年齢含む）平均　　　 -10.4%
というような数字を出すのは単なる統計のトリックではないかと思う。

そう思うのは、以下の単純化した人口サンプルについて考えると、男女が同年齢と結婚するとして　どこにも不均衡が存在しないのに、
山の中央（３０歳）の女性については、（svnseedsさんの記事本文にある手順によって）同じく (−１５％) などの数字が出るのではないだろうか？

男女が５人ずつ、合計１０人で男女とも年齢分布は：
２０歳　●
３０歳　●●●
４０歳　●

age

【 【 【 統計学スレッド 】 】 】
http://school4.2ch.net/test/read.cgi/exam/1096864070/

統計学なんでもスレッド3
http://science3.2ch.net/test/read.cgi/math/1097491056/

心理統計スレッド２
http://academy3.2ch.net/test/read.cgi/psycho/1049116993/

◆統計学について語るスレ
http://science3.2ch.net/test/read.cgi/sim/1012828891/

統計学
http://academy3.2ch.net/test/read.cgi/sociology/982489314/

統計学の資格
ttp://school4.2ch.net/test/read.cgi/lic/1073809886/

【●】　文部科学省　統計数理研究所　part2
http://science3.2ch.net/test/read.cgi/math/1054036747/

占術理論実践板で統計学　その弐
http://hobby5.2ch.net/test/read.cgi/uranai/1010927983/

☆統計学が出来ないマーケティング学者☆
http://money3.2ch.net/test/read.cgi/manage/1104337367/

統計学ができないバカ、英語が読めないアフォ
http://society3.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1103786458/

統計学的手法の数々の競馬への転用の実証
http://science3.2ch.net/test/read.cgi/sim/1052761881/

なるほどデータforきっず
ttp://www.stat.go.jp/kids/

ハンバーガー統計学にようこそ！
ハンバーガーショップで学ぶ楽しい統計学 ──平均から分散分析まで──
ttp://kogolab.jp/elearn/hamburger/

アイスクリーム統計学にようこそ！
ttp://kogolab.jp/elearn/icecream/index.html

放課後の数学入門 統計学
ttp://www.kwansei.ac.jp/hs/z90010/sugakuc/toukei/toukeihy.htm

ビジネス統計入門
ttp://www.mbanavi.com/school/stat00.htm

統計学講義 ＜目　次＞
ttp://www2.tba.t-com.ne.jp/morisaki/stat1.htm

統計学
ttp://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/Mokuji/index2.html#part2　

WWWで統計を学習しよう
ttp://www.ec.kagawa-u.ac.jp/~hori/statedu.htm

統計学自習ノート
ttp://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/index.html

統計ソフト・統計学習用データ
ttp://www.ec.kagawa-u.ac.jp/~hori/stat.html

総務省統計局 - How to 統計 - 高校生用学習サイト。統計調査の行い方、データの集計と分析、統計データの使い方事例集。
ttp://www.stat.go.jp/howto/

An introduction to Statistics for psychologists and educators
心理・教育のための統計の初歩
ttp://grace.ceser.hyogo-u.ac.jp/sta/index.html

心理統計における注意点，その他階層線形モデルなどの手法について
ttp://www4.ocn.ne.jp/~murakou/statistics.htm

交互作用が出たとき
ttp://www.juen.ac.jp/psych/nakayama/anova.html

> 層化二段抽出で１０００地点を選んだ上、無作為に番号を発生させて電話をかけ、１０５１人から回答を得た。

某地方紙に載っていた調査のコピペですが、
こういうのってあり得るんですか？

>>80
ここでいう「地点」ってどういうこと？
少なくとも1000名ではなさそう。

>>81
わかりません。そのまま書いてありました。

世帯とかエリアとかなんかな

> こういうのってあり得るんですか？

1.psuが有作為っぽいてこと？または抽出法を書けってこと？
2.psuが仮にエリアとして、1000地点ってすごいお金持ちってこと？
3.ssuがわかんないってこと？
4.psuが1000なのに回答数が1051っていうのはムダ遣いが過ぎるってこと？
5.またpsuの標本数がないなら、単純無作為抽出でいいじゃん、ってこと？
6.「無作為に番号を発生させて」 ＜ 乱数って書け ってこと？

市外局番と市内局番の計６桁（実質５桁）から１０００個の数字を乱数で作り（これが地区）、
そのあと下４桁を乱数でつくってX個の数値を得て電話したら有効回答が１０５１件。

いきなり１０桁（実質９桁）を乱数発生させたわけじゃないので２段階ですよ…
っていう解釈は？

ソースはココです。
ttp://www.hokkaido-np.co.jp/Php/kiji.php3?&d=20050619&j=0023&k=200506192437

調査内容が内容だけに、ちょっと疑ってしまいました。

>>86
見てきた。予備調査としてはおもしろいけどな、これを調査報告のように記事に
するのはどうかと思うな。
ます抽出法が変わったらサンプル誤差が変化すること、日本と癇国は電話調
査なのに支那は面接法でさらに回答傾向に影響を与えるが、そのことに言及
してないな。にも関わらず集計結果に誤差を考えてない。１％の変化で「わずか
に上回った」にはゲキワロス。
別の視点で見れば、異文化間での調査比較はそれでなくても神経をスリ減らす
のに、まったくムジャキにサンプルを平準化している。偽装質問でもしてそのあ
たりのサンプル特性を把握してるのだろうか？
まあ、回収データを精査しないとわかんないけど、調査主体が共同通信なら世
論誘導のための発表と見た方が無難かな。
抽出法より集計・分析計画に俺は疑問を持つな。

１．２つの量的変数間の関連をみるには、普通、積率相関係数や回帰分析が用いられる。
　　この場合、積率相関係数は、回帰方程式における標準化された回帰係数に等しい。

２．名義尺度同士の関連をみるのに、しばしばクロス表分析が用いられる。しかし、
　　クロス表分析では、３つ以上の名義尺度間の関連を検討することはできない。

３．従属変数が量的変数で独立変数が質的変数の場合に、変数間の関連をみるのに相関
　　比や分散分析を用いることができる。相関比は、最大値が１、最小値が−１である。

４．量的変数を従属変数、２つ以上の量的変数を独立変数とする回帰分析を、重回帰分析
　　という。重回帰方程式の標準化された回帰変数は、重相関係数に等しい。

５．順序尺度は、量的変数であるので、積率相関係数を計算したり回帰分析に投入したりして
　　構わない。

>>88
調査のところに貼ったはいいが、確証のない答えばかりだったからこっちにきたかｗｗ

>>88
むずかしいね・・・
１番？

かなり自信ないけど・・・

>>88
法学板法社会学のスレにもあった。
釣りでなければ数学板の統計学スレで聞くのが良いかと。
あそこの人は割と他学部に親切だよ。

>>91
その手があったか！
ありがとね！

こげんとば難しかげないいよったらどげんもならんばい。こん板が、みやだいがどげんしたとか、しょーもないことしかかきこまれんのが、よーわかったたい。

>１．２つの量的変数間の関連をみるには、普通、積率相関係数や回帰分析が用いられる。
>　　この場合、積率相関係数は、回帰方程式における標準化された回帰係数に等しい。

yes

>２．名義尺度同士の関連をみるのに、しばしばクロス表分析が用いられる。しかし、
>　　クロス表分析では、３つ以上の名義尺度間の関連を検討することはできない。

クロス表分析っちゃ何ね？独立性の検定にせよ、log-linear分析などにせよ、三つ以上の変数をあつかえんわけなかろうもん。

>３．従属変数が量的変数で独立変数が質的変数の場合に、変数間の関連をみるのに相関
>　　比や分散分析を用いることができる。相関比は、最大値が１、最小値が−１である。

「相関比」で、ぐぐってみりゃいっぱつやろうもん。0以上1以下たい。

>４．量的変数を従属変数、２つ以上の量的変数を独立変数とする回帰分析を、重回帰分析
>　　という。重回帰方程式の標準化された回帰変数は、重相関係数に等しい。

重相関係数とか決定係数とかの意味ばしらべりゃすぐにわかるったい。

>５．順序尺度は、量的変数であるので、積率相関係数を計算したり回帰分析に投入したりして
>　　構わない。

かまわずやりよる人はおおかばってんがね。間隔や絶対値に意味のない尺度やけん、量的なものとみなして分析をするのはおのずと限界がある。


どこでんここでん書き込んで、ぼさーっとしとらんと、自分でぐぐるなり、教科書を読み返すなりすればよかろうもん。
単位がちゃんととれたらラーメンでもおごっちゃりやいよ。

>>93
ありがと！！
方言でよくわからないところもあったけどｗｗ

たすかりました！！
いつかお礼したいと思います！！！（多分・・・ｗ

とりあえず保守

どっかに、万物の諸現象に対する波を考えるスレはないのですか？

社会学に統計はむり。
まだあの馬鹿心理学のほうが遥かに高度な統計してる。

各国の統計を調べていたら、


国民一人当たりの牛乳の消費量が多い国ほど


がんによる死亡率が高いことがわかった。


牛乳はがんを発生させやすいと結論してよいか？


架空データです。


結論してもよいでしょうか？


よくない場合には、どのような背景があると考えられるでしょうか？

>>98
もちろん良い。
相関関係のあるものはすべて因果関係がある。
統計学の常識。

100点

>>98
詳しく

>>98
ほかの要因を考えて、偏相関とか使わなきゃ。

相当高度な数学を利用してる研究、紹介してくれませんか？

>>75
「男女が同年齢と結婚する」という前提が svseeds の前提と食い違っている。

>>98
おいおい、第三・四・・・変数の考慮全くしてないやん
そんなもん、科学じゃない！

別に回し者ではないけど
「統計士」っていう資格あるよ

http://www.jitsumu.or.jp/statistics/

学校の情報処理論というコンピューター演習の授業の宿題で、以下のキーワードを使って
データ予測のための統計と検定について150字程度で説明しなければならないんですが、
いまいちよくわかりません。 よければ誰か教えてください。

キーワード：基本統計量，検定
ポイント：
データを予測するまでの流れ
分析手法としての統計量
検定と予測の関係



スレとあんまり関係なくてごめんなさい

有意水準を決めないで検定をすすめちゃまずいですか？
あるいは、有意水準は慣習とかで決まってるとよく目にしますが、
検定やデータの数値とかから定められたりしますか？

論述でそんな感じのことを言われて困ってるんですが、
なんとか書き表せないものでしょうか？

どなたかご教授ください、お願いします…

信じるか信じないかは、あなた次第。
有意水準を決めなければ、検定はできない。
（検定のための統計量は計算できるから、危険率までは求まる）。

有意水準は、教科書的には５％。慣習以上の根拠はない。
Ｎが大きければ、わずかな差や、わずかな関連でも、有意になる。
Ｎが小さければ、その逆だ。
だから、Ｎが大きければ、有意水準は厳しめに、Ｎが小さければ甘めにとればよい。

また、データの性質によって、検討中の関連が一般に出やすい場合には厳しめに、出にくい場合には甘めにとっても許される。
これは、理論仮説の問題で、本来でにくい微妙な差を見いだそうという問題設定なら、10％でも、傾向が見られたと主張して良い。
（もちろん、危険率は10％だ。ウソをついているわけではない）。

なお、論述のさい、念のため、第１種の過誤と第２種の過誤については、知っていることをアピールすること。

以上、悪魔の助言終わり。
あとは自己責任でやるべし。

>>88
面白かった！自称社会調査専門家のアカハラ軍団にも首を賭けて解いてもらいたいところだ。

社会科学での相関係数の有意味との判定基準はいくつくらいからなのでしょうか？

0.3から0.4くらい。

統計ってほんとあてにならないね。
でも、それ以外に評価する手段がないから使ってるが・・・。

難しい

0.5！

相関係数の検定がありますよ。
また、個々の変数での偏相関係数が低くても適切に潜在変数を設定すればきちんとした因果モデリングが出来ることもあります。

でも統計って信用できない。
統計方法で違った結果でることが良くある。
でも、まあ他に良い方法もないからしかたないが・・・。

勉強しても勉強しても次々、新しい手法なんかが出てくるね

因子分析一本槍や分散分析onlyでも怒られない（というより他の手法を使わない)
学問が、ある意味うらやましい。

でも、面白いね。

ageておこう

>>31
例えば具体的にどの文献を指しているのか言わないのは実証的じゃないよ。

>>21
それって狭義の統計学というよりは・・・
>>37
そうそう、むしろ定量化に安易に依拠して社会を分かったふうに論じている
数理屋のほうがトンデモだったりするよね。
>>21が指摘しているみたいなのもその無理の結果だったりするかも。

え？統計なんか必要なんですか？
社会学って「実証は向かない」とかいって逃げをうちながら
自分のトンデモ理論を学生に押し付ける学問なんじゃないんですか？

その「」がそもそも実証性に乏しい。
引用元を明記のこと。

社会学者って数字に弱いんじゃなかったけ？

数字並べられるとコロっと騙されちゃうアフォがいるスレはここですか

現在アンケートを分析しているんですが、
複数回答の場合、たとえば総回答件数が9件でも、
それが実質4人による意見なのか8人の意見なのかで違います。

この時一人当たり回答数を提示しておけば良いと思うのですが、
このことを用語としてなんと言いますか？（○○度とか○○率とか）
また、一人当たり回答数の逆数の方が百分率で表せそうですが、
これも何か用語がありますか？（あるいは言い表せますか？）

また手元の分析入門書や（一応ちゃんとした）アンケート解析ソフト程度ではこういう説明はなく、
適当なアンケート分析の専門書があれば教えてください。

>>124
複数回答の質問で、「総回答数」を提示しなければならない状況、というのがよくわかりません。

仮にn人の回答者がいて、複数回答可のm個の項目に関するデータある場合、各項目iの回答数t_iを(t_i/n)という百分率であらわす、というのがよくあるやりかただと思います。

SPSSであれば、「多重解答」という分析メニューがあったかと記憶しています。

統計学ってのも人文系が入っているよね。正統な数学じゃない。

正統っていう概念もあんまり数学的じゃないな

>125
総回答数10で、内容がa:3件、b:4件、c:2件、d:1件だとして、
8人では一人当たり回答数1.25、4人では2.5です。

一人当たり回答数が1に近ければ「どれかが大事」であって、大きくなれば
「あれもこれも大事」という事になります。

逆に言えば、8人の中だろうが4人の中だろうが、aが3件ならaを選択したのは
3人なのですが、前者では少ない一人当たり回答数の中でaを選ぶほどaは重要であり、
後者ではひょっとしたらほいほい○をつけたうちの一つかもしれないと思った訳です。

だから、『一方、「回答の重み」という観点から見ると、一人当たり回答数は〜」
のような「」に入る用語、または一人当たり回答数の逆数を取って「この回答項目の○○値は○○%」
とかいった用語があるのかという質問をしたわけです。

>>126
統計学なんて数学じゃないだろ
http://science6.2ch.net/test/read.cgi/math/1173876727/

>>127
> 正統っていう概念もあんまり数学的じゃないな

「正統」こそまさしく数学的だろww

ttp://dictionary.goo.ne.jp/search.php?MT=%C0%B5%C5%FD&kind=jn&mode=0&base=1&row=1

お前脳内的に別の「正統」があるのなら知らんが、
通常「正統」というのは定量評価できないものだよ。

ttp://www.mainichi-msn.co.jp/shakai/wadai/kunrin/etc/que02.html

この質問ってキャリーオーバー効果が発生してるんじゃないかと思うんだが。

>>131
ヒント：ゲーデル

ヒント厨乙

>>133分かりもしないのに何でもかんでもゲーデル出す低脳社会学徒乙ｗ

なら数学版へ行きな

統計的検定の仕組みとロジックを教えてください。

それにしても、たとえばセブンイレブンだと田崎さんがワインを紹介し、世界有数のソムリエが
ある程度の規範とか座標軸を示してくれるのは結構だけど、何で「ワインセラーか冷蔵庫
（１４〜１６℃）に保存しろ！」って注意しないのだろう？いや、注意したけど、セブンイレブン
の担当者（社員）のせいで、あるいは経済法則のせいで、今の現状があるんだろうなｗ
あるいは「庶民は何も知らないから、この程度でいいだろ？」などと妥協でもしたのか？
で、試しに俺が飲んでみたら、見事にハズレだったというねｗ　「あれ？おかしいな？？
田崎さんがススメるピノって、こんなに不味かったけ？？？」とｗｗｗ
あと、１ついえることは、コンビニの社員も経営陣もあまりワインを飲まない人間だろうな
ってこと。他の分野の超一流どころは自宅にワインカーブまであるし、フランスにワイナリー
とかシャトーまで所有してるからね。ここが違うんだ。前者の場合、実は能力的には十分
可能だろうけど、やらない。宝（ワイン）の持ち腐れだ。

ある集団の上位20％の所得が2800万円で、
下位80％の所得が300万円のときのこの集団のジニ係数を教えて！

ジニ係数なんて初めて聞いた俺が答えてやろう

10人居ると考えれば2人×2800万円+8人×300万円=計8000万円
つまり0.8の人間が0.3の富を得ていて、1の人間が1の富を得ている

つまり弓形の面積は

0.5　-　0.8*0.3/2　-　0.2*0.3　-　0.2*0.7/2　=　0.25

すなわちジニ係数は0.5だ
ちったあ調べろゆとりめが



まちがってたらごめんな

>>140 ありがとう！
おかげで無事にテストを乗り越えられたお

ホントにゆとりだたーよｗ

統計学は数学じゃないと数学徒が言っていたよ

↑
そんなの常識

他人の部屋の覗き見が三度の飯より好きな、
くだらない犯罪者集団ハナクソ糞団地住民どもｗ。



他人の部屋の覗き見が三度の飯より好きな、
くだらない犯罪者集団ハナクソ糞団地住民どもｗ。



他人の部屋の覗き見が三度の飯より好きな、
くだらない犯罪者集団ハナクソ糞団地住民どもｗ。

ずっと統計学を東経学だと思ってた

ずっと確率論を確立論と思ってた

そんなネタじゃ笑いをとれないから

質問なのですが、今度統計局の調査の実施年数を変更すると聞いたのですが、どのように変更するのでしょうか？

信頼係数と信頼区間の幅って？
あと交互作用効果ってどんな効果？

ある村にカラスが大量に飛来した、その数を「推定の方法を用いて」推定したいと思う。
どのような方法が考えられるか。

どなたかキボン

村からカラスが１羽も帰らなきゃ、村に残ったカラスの数を数えりゃいい。

そうでない場合は、
�@カラスの巣から差し引く
�Aカラスが消費したえさの量から推定する＜関数だね

あと他の方法は、だれか↓

足の数を数えて二で割ればいい

そうか

ee

>>118
これ書いたの俺か？
「勉強しても勉強しても」はまさに今の状態だ。

>>119
すごい。6年前のレスにレス。というこれも１年以上前のレスにレスだけど。

統計学は電波がほとんど。数字をやたらと多用しているぶんだけ人を欺きやすいんで
気をつけた方がいい。文学風に記述している人のほうがかえって良心的だったりする。

例えば、ランダムに200人に同じ質問をして、全員が『イエス』と答えた場合、統計学的に信憑性はどれくらいありますかね？

200人の村だった時
2000人の村だった時

>>145
団地住民痛いよなｗｗｗっうぇ

>>158

何の信憑性だ？

>>157

数字は嘘をつかないけど嘘をつく人は数字を使うというしね。
また、当人は嘘をつくつもりがなくても、人には情念とか思い込みというバイアスが
あるために、結果として真実のストライクゾーンからかけ離れたことを
真実としてしまう場合もあるかもしれないし。

http://www.tac-school.co.jp/tacchannel/sicho795.html

中心極限定理のこういう理解もあんだね

平均のトリック。「平均寿命」で寿命を計るのは合理的か。
ttp://www.unlimit517.co.jp/ana85.htm

特定の手法が合理的かどうかはまた別だな。
中央値とかいろいろ併用するのがいいかも。

「本日は終了しました」統計センター