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生成AI時代、その判断に迷いはない？　最後に頼れるのは統計の基礎力です。

本書は、統計や数式に苦手意識を持つ文系マーケターに向けて、データを正しく読み解き、意思決定に生かすための統計分析の基礎を、ゼロからやさしく解説した入門書です。法政大学経営学部の西川英彦教授とサイエンスライターによる軽妙な対話形式で、難解な数式の理解に偏ることなく、「なぜその分析をするのか」「どのように結果を解釈するのか」という実務での活用を念頭に置き、統計分析の本質にフォーカスしています。統計の知識がほとんどなくても、読み進めるうちにマーケティングの実務に必要な考え方が自然と身につきます。さらに本書では、無料の統計分析ソフト「R」の基本的な使い方もカバー。本文の流れに即した構成で、自分でデータを扱い、分析できるスキルを無理なく習得できます。

生成AIが高度な分析を支援する時代だからこそ、統計の基礎とRに触れることには大きな意味があります。AIは分析結果や解釈を提示してくれますが、その前提の妥当性や結果の使い方を判断するのは人間です。統計の理解がなければ、AIの出力をうのみにし、誤った意思決定につながる恐れもあります。マーケティングに必要な統計の基礎を押さえ、Rで分析の流れを体感することで、「どんな分析ができるのか」「どこに注意すべきか」が見えてきます。これにより、生成AIを単なる便利ツールではなく、信頼して使いこなせるパートナーとして活用できるようになります。本書は、生成AI時代に求められる「判断できる力＝統計リテラシー」の入門書として好適な1冊です。


●目次

はじめに　統計分析が苦手なままでいいですか？

第Ｉ部　記述統計
コラム【「Rで実践」をはじめる前に】Rの基本のキを身に付けよう
第1章　データは平均だけでなく「ばらつき」も大事――標準偏差
第2章　2つの変数の関係は強い、弱い？――相関と連関

第II部　推測統計
第3章　その「仮説」はマーケティングに使えるか――仮説検定
第4章　関係性をマーケティングに生かす――無相関検定
第5章　クロス集計表から効果をあぶり出せ――カイ二乗検定
第6章　その「平均値の差」に意味はあるのか――t検定
第7章　1変数の影響を確かめるモデルをつくる――単回帰分析
第8章　複数の変数の影響を考慮したモデルで現実に近づく――重回帰分析

おわりに