具体描述
「让工作和生活变顺利，幸福机率最高」的解答，
就是统计学！
「对于追求效率的公民而言，统计思维总有一天会和读写能力一样必要。」
——美国着名科幻作家 H．G．威尔斯
但对不以资料分析为业的人来说，学习统计学有什么好处？
◎对学生而言：
了解【平均数】、【中位数】、【众数】，
制作问卷时能判断资料的可信度，
上台报告时，更能运用「圆饼图」、「柱形图」直观地呈现研究结果。
◎对上班族而言：
在开会的时候，说「就我的经验来看……」难免会让人觉得主观。
然而，善用【统计分析】、【多变量分析】来说明，有根据地推理，
就会产生不容辩驳的说服力！
◎对决策者而言：
【贝氏统计学】能让决策不再无条件固守过去的常识，
有条理的指出「效率最高的对策是什么」，
找到成功的最短路径！
——统计学，就是这种替自己壮胆的友军！
肩负着「搭起文科和理科桥樑」这使命，
本书用极简的叙述、图表，甚至人物对话，
教导没接触过统计学的大家理论和概念，
即便是文科生，循着8个章节，
都能如福尔摩斯般抽丝剥茧，做出信心水准99%的预测。
从【平均数、变异数】➡【常态分配】➡【由样本「估计」母体特征】➡【假设检定】，
无论是「管制仓储」、「估计收视率」、「计算问卷发送数目」甚至「到大卖场买菜」，
都能运用极简统计，推论出风险最低、成本最小、成功率最高的结果。
Google首席经济学家Hal Varian：
「我不断强调，未来十年内最具吸引力的职业，将会是统计学家。」
一旦推开统计学大门，就会发现工作听一知十，成效昇华到另一个境界。
为了降低阻力，书中将以最亲民的方式表现重要的统计概念，
可谓让人对统计恐惧之心烟消云散的吉祥之物！
本书特色
◎只要加减乘除，就学得会初阶统计：
以「搭起文科和理科桥樑」为使命，仅使用图片和简单算数说明统计学概念，让你不知不觉攻克统计的山岭！
◎8大章节，启动统计即战力：
【平均数】、【变异数】、【统计分析】、【多变量分析】工作中可即时使用的初阶运用方式，大幅拉开你与同侪的距离！
◎即便工作不是分析资料，仍能靠统计大幅提升幸运值血条：
身处在大数据时代，左右成功与失败的「运气」，全是靠统计学计算出来的。这本书，就是提升幸运气场的吉祥之物！
著者信息
本丸谅
横滨市立大学毕业后进入出版社，负责企划、编辑许多科普畅销书籍。特别擅长统计学相关主题，由入门书到多变量分析、统计分析等全面性的内容，到用Excel进行统计、回归分析、贝氏统计学、统计学用语事典等，催生超过30本统计学相关书籍。此外也身兼资料专业志（月刊）的总编，成功提升杂志销量。
独立后成立编辑工房Siracusa。作为科普书籍的独立编辑，以及「将理科主题写给文科人看〈超翻译〉」的科普作家，不论是编辑能力或写作能力，都深受好评。日本数学协会会员。
着作（含共同着作）包含《解开隐藏在数学符号里的祕密》、《永久磁铁》、《3小时读通几何》、《世界一カンタンで実戦的な 文系のための统计学の教科书》。
审定者简介
陈耀茂
1972年日本政府奖学金公费留日
国立日本电气通信大学 经营工学工学硕士、博士
东海大学企管系暨管理研究所教授，目前（退休）兼任教授
曾担任中华民国品质学会理事、国家品质奖评审委员、全国团结圈活动竞赛评审委员等。
出版着作有：《商品企划七工具（中卫发展中心）》、《工程统计学》、《医护统计与SPSS》、《医护统计与AMOS》、《EXCEL品质管理》、《工业调查与资料分析》等。
译者简介
李贞慧
台大工商管理学系毕业，日本国立九州大学经济学硕士，取得中国生产力中心第十届中日同步口译人才培训研习班结业证书，擅长中日对译，目前专职从事医学、核能、光电、机械设备、电机工程、金融商业、美容等口笔译工作。
译有《统计学图鑑》、《工作一定要用到的统计》。
图书目录
．序章 垃圾资料只能分析出垃圾！
．1 只有900户的资料也行吗？
．2 那份资料可信吗？
．3 统计学到底有什么用？
．4 了解统计学用处的三个问答题
．第一章 欲速则速！一口气读完统计学！
．1 把「统计学地图」记在脑海中
．2 将原始资料整理成一个代表值──敍述统计学1
．3 资料离散的程度？──敍述统计学2
．4 用样本来思考──推论统计学1
．5 如同福尔摩斯的推理──推论统计学2
．6 先假设再验证──推论统计学3
．7 什么是统计分析、多变量分析？
．8 传统统计学VS贝氏统计学
．第二章 避免资料和图表让自己出糗！
．1 连续资料和非连续资料？
．2 用尺度分类资料！
．3 名目尺度就是「北海道＝1」……这种分配的资料
．4 顺序尺度就是有「顺序」的资料
．5 区间尺度和比例尺度？
．统计学讲座──百分比和点的区别
．6 难以启齿的「圆饼图的禁忌」
．统计学讲座──南丁格尔「极座标圆饼图」
．第三章 先理解「平均数、变异数」！
．1 「平均数」是代表值中的代表？
．2 最不受异常值影响的「中位数」
．3 资料最多的「众数」
．统计学讲座──被用来解读密码的「众数」
．4 平均数、中位数、众数三者的位置关系？
．5 代表离散程度的「四分位数、箱形图」
．6 由平均数到变异数
．7 用「变异数」来计算离散程度
．8 由「变异数」到「标准差」
．9 计算「标准差」
．统计学讲座──天气预报「和往年一样」指的是平均数？中位数？
．第四章 体验常态分配！
．1 将资料化为次数分配表
．2 如果发现双峰型直方图……
．3 由直方图到分配曲线
．4 移动常态分配（1）变更平均数
．5 移动常态分配（2）变更标准差
．6 用常态分配来看机率
．7 以「管制图」管理品质
．统计学讲座──用Excel画出常态分配曲线的步骤
．8 二个不同的常态分配合而为一？
．9 标准常态分配真是太好用了！
．10 试着比较二个不同的群组
．统计学讲座──彭加勒和面包店不讲情义的攻防战
．第五章 由样本「估计」母体特征
．1 要「估计」什么？
．2 先来整理统计学用语
．3 「点估计」是瞎猫碰上死耗子？
．4 「平均数的平均」分配和中央极限定理
．5 用区间来表示的「区间估计」
．6 样本多又会如何改变？
．7 信心系数99%时的区间估计
．8 t分配、Ｘ2分配
．9 如何估计收视率？
．10 问卷回收几份才行？
．统计学讲座──Student t分配
．第六章 先假设，再用机率判断正确与否
．1 假设检定的始祖是品茶妇人？
．2 什么是假设检定？
．3 什么是单尾检定？双尾检定？
．4 假设检定的步骤
．5 检定时要小心二种误差
．番外篇 「人的直觉」其实一点儿也不可靠？
．1 奖品在哪边？1/2的机率？
．2 应该怎么看罕病的阳性反应？
．统计学讲座──真是令人意外！横纲的体重「不到平均数」？
图书序言
统计学与我的关系──其实和多数统计学的研究人员，或者是以统计为专长的人相比，不论是在经历或是专业方面，我和他们都大为不同。首先我想先让读者们了解这一点。
我是一位商业书籍出版社的编辑，到目前为止，我经手编辑的统计学相关书籍已超过30本。日本虽然有为数众多的编辑，但光就统计学相关书籍来看，这个数量应可挤进前十。
我编辑过的书籍遍及统计学的各种领域，由统计学、多变量分析、统计分析等大范围主题，一直到如何用Excel统计，或者是回归分析、贝氏统计学、统计学用语事典、不要被统计数据迷惑等读物都有，而且我也持续在统计学领域中，寻找可能畅销的主题，并累积出大量经验。
在这个过程中，我个人也累积了一些始料未及的经验。其中之一就是「统计学（数学）」和「统计分析」的差异。以前我曾多次协助某大学教授整理「统计、机率」等入门书籍，但当我向教授邀稿，「这次想请您写一本统计分析的书籍」时，却被教授拒绝了。
理由是「本丸先生，如果主题是统计学，甚至是统计、机率，我都可以写，但统计分析我就没办法了。因为那不是数学啊。」
这也成为日后我去思考「统计学和统计分析差那么多吗？『不是数学』是什么意思？」的契机。
第二个让我始料未及的经验，则是一个突如其来的转机，让我有机会更深入「和资料共处」。这个转机就是我由公司的书籍部门，被调到杂志部门，而且负责的杂志还是「资料专业志（月刊）」。不论是以前或现在，资料专业志在出版界都算是稀有物种（商品）。
在杂志部门工作七年，前二年我是主编见习生，之后五年我一直担任主编。其间虽历经「杂志寒冬」的时代，但很幸运的是当时这本杂志的销量，成功成长至一‧五倍左右（目前暂时停刊中，其实也相当于永久停刊了）。
因为这本资料专业志，我接触到「独家问卷调查」。这本杂志每月都会针对全日本企业，进行「独家问卷调查」，然后以特集方式刊登调查结果。因为这本稀有物种的资料专业志，我还有幸接触到更为罕见的问卷调查工作（大多数资料杂志只刊登已公开的资料）。
丢脸的是，当时我没有任何资料处理的基础，其他编辑同仁告诉我「这一题是复选题吧。那就不能用圆形图来处理哦」时，我还回问「为什么不行？」请同仁教我；或者是去请专家评论时，被专家指出「这个问题的答案选项是这些？这样作答的条件不够充分喔」的问题……
因为在问卷、图形处理等「统计学以前」的阶段，不断地接受基础指导，所以我才能慢慢地边做边理解资料处理的内容。
之后因为个人因素，我辞掉出版社的工作，现在是一位独立编辑，同时我也以科普作家的身份，撰写数学书籍（编辑＋科普作家） 。
因为担任编辑时有幸长期接触统计学，我得以和知名统计学大师们一起工作（他们也为我审核本书内容）。此外我也在杂志、网路上执笔撰稿，因此有机会见到写出统计学畅销书的统计专家、统计学会大老等先进，直接向他们请益，请他们为我解惑。
再者，其实除了统计学专家，也有许多其他领域的专家们，传授我统计学相关实践手法。例如行销专家教我独家的新市场估计方法（类似费米估计的方法）。此外还有人教我航太领域发现基本粒子的统计学手法（比商业领域更严谨）、丰田汽车关系人士提供工厂最重要的资料给我，还让我去参观工厂等。
我和统计学的缘份越来越深厚，也让我深入体验到统计学的趣味、深奥和困难。
为了不是天天分析资料的人所写的统计学
世界上有不少人靠资料分析为生，许多研究人员发表论文时也会用到统计学，不过除此之外的人呢？大部分的人就算会用Excel，直接把统计学用在工作中的人应该还是少数吧。
统计学（对自己）到底有什么用？有这种想法的人可能出乎意料地多。
说穿了，许多人可能根本就没有在国高中学过统计学的记忆。因此就算自学，也不是很清楚「这个项目到底有什么用？到底为什么要这么写？」甚至觉得自己越来越深陷在统计学的迷宫中（自己现在到底在哪里？）吧。
就在我有这些想法时，神吉出版编辑部找去，并说服我「活用许多统计学书籍的编辑经验，为受统计学所扰的人，写一本深入浅出的统计学书籍，告诉读者们统计学的重点在哪里、怎么做才能理解难以理解的部分、理解到什么程度即可吧？」这也就成了本书诞生的契机。
说到统计学书籍，市售书籍绝大多数的确都由数学专家执笔（这也是理所当然的），几乎没有像我这种经历的人去写统计学书籍。既然如此，那就一不做二不休，用我编辑的历练整理出一本简单明暸的统计学书籍吧。这样才称得上是负起标榜「搭起文科和理科桥樑」的科普作家责任吧。
我真是太天真了（被骗了）！一开始动笔，编辑部就不停地提出意见：「说明太艰深了！」「（会话中的）晚辈的问题太难，会话根本无法成立」「最好不要出现公式，Σ（Sigma）当然最好不要用，最好连分数都……（咦？连分数都不要用？）」（后来编辑部也知道这样不行，决定「可以用分数」）。每次一收到编辑的意见，我就要打掉重练。
我原本很有自信，可以「写得很简单明暸」，可是编辑的意见彻底击溃了我的自信。
最后本书得以付梓，完全要归功于神吉出版的古川有衣子小姐，以及编辑部部长大西启之适时的叱责和鼓励。特别是古川小姐怀抱对这个主题的热情，每每收到原稿，一定详读后提出意见，告诉我哪里不行，还跟我一起思考解决方案。在此我要对两位致上最高的谢意。
此外如果因为我个人对统计学的理解不足，内容不正确，而造成读者困扰的话，那就本末倒置了。
因此我很厚脸皮地拜託过去长期让我担任责编，编辑出版统计学书籍，可说是「统计学泰斗」的统计学专家，为我检查本书内容。 专家在百忙之中花时间详读本书，也给了我许多回馈。
再者，埼玉大学名誉教授冈部恒治还给了我许多内容相关的建议，长谷川爱美小姐并仔细地为我校对。
在此我要对所有协助过我的人表达感谢之意。本书如有任何错误或思虑不全之处，都是我的责任。
本书最重视的是要让读者们对统计学的内容有概念。同时以我自己的风格，「用一句话来总结内容」，给读者们提示。
我希望读者们心中的「统计学迷雾」能因此淡化，甚或烟消云散，如副标所示，让本书成为读者们跨进统计学的「第一步」。果真如此，对以「搭起文科和理科桥樑」的科普作家自居的我来说，就是至高无上的光荣了。
2018年初春
本丸谅
图书试读
用户评价
說實話，一開始看到《文科生也看得懂的工作用統計學》這個書名，我還有點猶豫。畢竟「統計學」這三個字聽起來就讓人頭皮發麻，我大學念的是文學，平常接觸最多的就是文字和情感，對數字的敏感度真的不高。但是，書名裡「聞一知十，洞燭先機」這幾個詞，又深深地吸引了我。在這個大數據時代，大家都說數據很重要，很多決策都要靠數據來支持，我總覺得自己好像錯過了很多東西，在工作上也有點力不從心，常常聽著同事們討論數據分析，我只能在一旁傻笑。 我最希望能從這本書裡學到的是，統計學到底能怎麼幫助我這個文科生，讓我在工作中變得更強大。我不是想要成為統計學家，我只是希望能夠理解那些基本的概念，知道在面對一堆數據時，我該從何下手，該關注什麼。例如，如何才能不被數字的表面迷惑，看到數據背後真正的含義？如何才能判斷一個調查結果是不是可靠的？如何才能用比較直觀的方式，把數據分析的結果呈現給別人看，讓他們也能聽懂？我特別期待書中有一些「圖解」或者「流程圖」，能夠把比較複雜的概念簡單化。 而且，「商務前線的最強武器」這個標語真的讓我很有感。我一直覺得，一個好的企劃、一個好的文案，如果能有數據的支持，那絕對是事半功倍。我希望學到的統計知識，能夠幫助我在制定策略時，更精準地找到目標客群，更有效地評估行銷活動的效果，甚至是在危機發生時，能夠快速地從數據中找到問題的癥結點，並提出解決方案。這本書的出現，讓我看到了一種可能性，那就是文科生也能運用統計學的力量，讓自己的工作更上一層樓，不再只是被動地接受資訊，而是能主動地去解讀和應用。
评分《文科生也看得懂的工作用統計學》這個書名，完全就是為我這種「數字恐懼症」患者準備的！我一直覺得自己對數字不太敏感，每次看到複雜的圖表或是統計數據，都有一種頭昏腦脹的感覺。尤其是在工作中，經常需要接觸到各種分析報告，有時候聽別人解釋，都覺得雲裡霧裡，自己完全無法深入理解。感覺在這個數據爆炸的時代，我好像被排除在外了，無法真正參與到數據決策的討論中。 這本書最大的吸引力在於它承諾「文科生也看得懂」。這讓我看到了一線希望，覺得自己或許真的有機會能夠克服對統計學的心理障礙，並且學會一些真正能用得上、看得懂的東西。我非常期待書中能夠以非常清晰、淺顯易懂的方式，解釋統計學的基本概念，像是機率、平均數、標準差這些，並且告訴我這些概念在實際工作中扮演什麼樣的角色。我希望它能有大量的實際案例，讓我能夠看到，這些統計學的知識是如何被應用在商業環境中，如何幫助企業做出更好的決策。 「在大數據時代聞一知十，洞燭先機！」這句話簡直太有力量了。我希望透過這本書，能夠學會如何從海量的數據中，快速地篩選出有價值的信息，並且能夠根據這些信息，預判未來的趨勢，找到潛在的機會。例如，在市場分析、客戶行為研究、或是產品推廣這些方面，如果我能運用統計學的知識，就能更精準地了解市場需求，更有效地評估行銷策略的成效，甚至能提前發現競爭對手的動向。這本書的出現，讓我覺得，即使是文科生，也能在這個數據時代，成為一個有洞察力、有決策力的「武器」，不再是只能跟隨，而是能夠引領。
评分我拿到這本《文科生也看得懂的工作用統計學》的時候，內心真的充滿了期待。一直以來，我對於統計學都有種「敬而遠之」的態度，總覺得那是一門高深的學問，離我的日常工作和生活太遙遠了。我本身是社會科學領域出身，平時處理的都是一些比較定性的資料，像是訪談、文本分析等等。但是，最近幾年，越來越多時候，我都需要將我的研究結果或是工作報告，以數據的形式呈現，或者需要去理解別人提供的數據報告。這讓我感覺到，如果我對統計學一無所知，我就好像失去了與這個時代溝通的一種重要語言。 這本書的標題「聞一知十，洞燭先機」真的太吸引人了。我希望能透過這本書，學會如何從看似雜亂無章的數據中，找出有用的資訊，並且能夠從中預測未來的趨勢。我希望它能教會我一些基礎的數據分析方法，讓我能夠更自信地面對工作中遇到的各種數據問題。例如，當我需要分析一份市場調查報告時，我希望能知道如何辨識報告中的關鍵指標，如何判斷抽樣的代表性，以及如何理解報告中的圖表所傳達的訊息。這些能力，對於提升我的工作效率和決策準確性，都非常有幫助。 我更期待的是，這本書能提供一些「工作用」的實務技巧，而不是純理論的探討。我希望它能教我一些簡單易學、但卻非常實用的統計工具或方法，能夠直接應用在我的工作上。像是如何做簡單的假設檢定，如何理解迴歸分析的基本原理，以及如何在Excel或是一些免費的軟體工具中進行基礎的數據處理和分析。如果我能夠掌握這些技能，我相信我一定能在「商務前線」上，成為一個更有競爭力的人。這本書的出現，對我來說，就像是開啟了一扇新的大門，讓我能夠在這個數據驅動的時代，更有底氣地前行。
评分哇！拿到這本《文科生也看得懂的工作用統計學》真的覺得太及時了！我本身是學人文的，對於那些數字和公式一直有種莫名的恐懼感，總覺得統計學是理工科的專屬領域，跟我們這些「文青」八竿子打不著。但現在這個時代，大數據、數據分析聽起來好像無所不在，連在我們的工作中，也越來越常聽到「數據說話」、「數據佐證」這些詞。我常常在想，難道我們就只能被動地聽別人分析數據，然後做出決策嗎？自己完全插不上手，感覺有點跟不上時代的腳步，甚至在會議上，當老闆或同事開始用各種統計術語分析時，我只能點頭如搗蒜，內心卻是一片茫然。 這本書的名字就寫得非常吸引人，「文科生也看得懂」，這簡直是為我這種人量身打造的！我最怕的就是那種動不動就出現一堆複雜公式、讓你望而生畏的教科書。我希望的是能夠真正理解統計學的邏輯，知道它到底在解決什麼問題，以及如何應用在我的工作上。像是我們在做市場調查、使用者意見分析，或是評估活動成效的時候，都常常需要用到數據。如果我能自己學會一些基礎的統計概念，像是如何篩選有意義的數據、如何解讀圖表、如何判斷兩個數據之間是否有顯著差異，那該有多好？這樣我在報告的時候，就不只能交出「我覺得」、「我認為」，而是能拿出「數據顯示」來支持我的觀點，讓我的論點更有說服力。 而且，書名裡的「商務前線的最強武器」、「聞一知十，洞燭先機」更是讓我眼睛一亮。我常常覺得，雖然我對文案、企劃、溝通這些領域比較熟悉，但如果能多一點數據分析的能力，就能讓我的決策更精準、更有策略性。比如，我們在規劃行銷活動時，可以透過分析過去的數據來預測這次活動的潛在效果，找出最適合的目標客群。又或者，當市場上出現一些新的趨勢或競爭者的動作時，如果能快速地從數據中洞察出其中的奧秘，就能搶得先機，制定出更有效的應對方案。這本書的出現，真的讓我看到了一條能讓文科生在數據時代也能發光發熱的道路。我迫不及待想深入研究，把這些「武器」都學到手！
评分這本《文科生也看得懂的工作用統計學》真是太讓我驚喜了！我一直覺得自己對數字不太敏感，尤其是在工作中遇到需要做報表、分析數據的時候，總是覺得很吃力。以前學過的統計學課程，對我來說就像天書一樣，充斥著我看不懂的公式和術語，感覺離我的實際工作離得很遠。但這本書的名字就直接戳中了我的痛點，「文科生也看得懂」，這讓我覺得很有希望，好像真的有機會可以學會，並且應用到我的工作中。我特別期待的是，它能告訴我，在日常工作中，哪些統計方法是比較常用、比較實用的，而不是那些深奧難懂的理論。 我希望這本書能帶我從零開始，一步一步建立起對統計學的基本認知。例如，它可能會講解如何收集和整理數據，如何辨識數據中的潛在偏差，以及如何用簡單易懂的方式去解讀數據。我希望書中能有很多實際的案例，讓我看到這些統計概念是如何在真實的商務場景中運用的。像是在產品開發、客戶服務、營運優化這些方面，我們常常需要依賴數據來做決策，如果我能自己掌握一些分析的技巧，就可以更自信地提出我的想法，而不是僅僅依賴別人的分析結果。 我尤其看重的是「洞燭先機」這個部分。在現今競爭激烈的商業環境中，能夠預測市場趨勢、洞察客戶需求，真的是非常重要的能力。如果統計學能夠幫助我更早地發現潛在的機會或風險，那它絕對是提升工作效益的「最強武器」。我希望能透過這本書，學會如何從大量的數據中提煉出有價值的資訊，做出更明智的判斷，而不是只能被動地跟隨。这本书的出现，对我来说就像是一盏明灯，照亮了我在这条数据分析的道路上前进的方向。
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