データや資料は加工・集約して生きたデータ（情報）とする必要があります。その手法が統計的手法です。

パソコン（統計ソフト）が利用され、データの入出力は容易な今日、入力データの正しい吟味、出力データの的確な読みとり、それらを明確に説明できる人の重要性が一層高まっています。

「アンケート回答」の集計分析、「新薬」の有意差検定、「ビッグデータ」の分析など、今ほど ”統計の基本を身につけ、統計的手法を使える人” が要求される時代はありません。

最近は、統計解析ソフトの発達にともない、多くの業務で手軽に統計解析の結果を得ることができます。しかし、統計解析の基礎ができていないために、高度な解析手法を用いて結果を得ても、その意味する事が分からなかったり活用の仕方が分からなかったり、間違った手法で検定をおこなってしまうことが多くあります。

高度な解析ソフトが出力する結果の数値を読みとり、次の対策を適切に打つためには“統計的考え方”に裏うちされた判断力が必要になります。

統計は、さまざまな職場で活用できる“実学”です。“統計的考え方”と“統計的手法”を身につけることで、あなたの仕事の質を飛躍的に高めることができます。

私たちの職場の中には、売上実績や購買履歴をはじめとして、銘柄イメージ調査、広告効果、Ｗｅｂアクセスログ、在庫、クレーム、返品など、その業務に関連したさまざまなデータが蓄積されています。

ところが、ビジネスの現場では、分析スキルが乏しいために、単純な集計程度の分析で直観と個人的な経験をもとに重要な意思決定がされることが多々みられます。

複雑にからみあった要因間の関係をひも解くことを可能にする”統計的考え方”を加えることで、データから問題の要因をつかみ、論理的な正しい判断をできるようになります。

企画部門で行われるアンケートや市場調査、満足度調査などのマーケティング調査は、調べる目的に沿って標本の抽出、調査項目の設計などを行わなければ、商品戦略などに役立つ”意味のあるデータ”を効率的に得ることはできません。商品戦略などに”統計的手法”をどう使うかで調査の質が決まるといえます。

販売部門での売上分析や顧客別購買分析、広告宣伝部門での広告効果分析やアクセス分析、また財務部門でのリスク分析、監査部門での業務分析、さらに経営部門での経営分析に”統計的考え方”を取り入れることで、正しい意思決定を可能にするだけでなく、統計データを共通言語として社内の議論を論理的なものにレベルアップし、インテリジェントな組織的意思決定をもたらすことができます。

生産現場では、不良品の発生原因をつきとめ、その原因を取り除くなど、お客様に満足のいく製品を届けるために品質管理が行われています。ここでは安定した生産を続けるためにバラツキと偏りを少なくすることが重要となり、抜取検査法、管理図法などの統計的手法が使われます。

これら統計的手法の解析結果は、専用のソフトにより簡単に手にすることができます。ただ、その出力結果がどのような意味をもつかを理解し、問題解決に利用しようとする時、“統計的考え方”に裏打ちされた洞察力が強力な武器となります。

医薬品や素材の研究開発は、成分の組合せや配合比率、濃度などをいろいろ変えて、所期の薬効や特性を表す成分構成を求めて実験が行われます。実験では、労力や時間、予算に限度があるため、どの程度の標本の数があれば信頼できる結果が得られるかの判断が、効率をあげるポイントとなります。さらに、手順書に従って実験のデータを解析ソフトに入力すればひととおりの結果を出してくれますが、そこで示された数値の意味を理解できるかどうかで、次のより絞り込んだ実験の仮説の質が決まってきます。

標本の数が限られるだけに、数値の解釈には“統計的考え方”に裏打ちされ

た鋭い洞察力が必要となります。

EBM（根拠にもとづく医療）の普及が進む医療の世界でも、統計的手法を使った臨床研究が重要性を増してきています。特定の症状に対して処置や薬の処方がどのような効果をもたらすのか。確かなエビデンス（証拠）を得るためには、単純集計での判断や経験的な判断ではなく、統計的考え方にのっとったデータの収集と分析が必須です。

また、発表されている医療・看護分野の研究論文や臨床研究の結果を参考にしようとするとき、そこに載せられているデータや解析結果の信頼性を適切に評価し、解釈するために統計の知識は必要不可欠です。先進の研究結果も、その結果の導き方を納得できてはじめて応用が可能になります。

▼統計ソフトで簡単に統計値は出せるが、その意味がわからない。

▼統計の市販の書籍では、数理中心過ぎでよくわからない。

▼統計関連のセミナーでは、理論的背景まできちんと理解できない。

▼ある程度統計は使っているが、一度体系的に統計の基本、手法を学習しておきたい。

★ 医薬・看護　⇒　薬品の安全性試験の推定値および９５％信頼区間を求めたり、バラツキの判断

★ 品質管理　　⇒　製造工程におけるロット間、バッチ間の有意差検定

★ ＩＴ業界　　⇒　ソフトウエアのメトリクス分析、ログの分析等

★ マーケティング ⇒　広告効果の有意差について分散分析、アンケートの集計分析

★ 金融・証券・生保・損保　⇒　財務・経済指標等の分析、リスク管理