『ダメな統計学』のまとめ

アレックス・ラインハート(著)/西原史暁(訳)『ダメな統計学』(勁草書房)への反応をまとめました(毎週月曜日更新)。 訳者の西原先生によるものだけをまとめた「『ダメな統計学』訳者コメントのまとめ」はこちら⇒https://togetter.com/li/1081003 目次・書誌情報はこちら⇒ http://www.keisoshobo.co.jp/book/b272873.html 「はじめに」を公開しています⇒ http://keisobiblio.com/2017/01/25/atogakitachiyomi_damenatokeigaku/
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Eszettmann @eszettmann

統計学的有意差検定というのは、あなたの主張の正しさを証明するものではありません。 みたいな事はダメな統計学にも書いてあった気がする これ結構重要

2017-06-26 22:53:41
甘味処 @kanmitokoro

ダメな統計学: 悲惨なほど完全なる手引書 アレックス ラインハート amazon.co.jp/dp/4326504331/… ちょうどこの本読んでたんだけど、統計学は本当に難しくてきちんとした科学者でも結構使い方間違ってたりするらしい。

2017-06-25 13:58:01
名古屋大学生協理系地区 @Booksfronte

【ダメな統計学を防ぐための書籍11冊フェア】出版社さんのTwitterでご紹介頂きました(*^^*)立ち読みだけでも、是非ご来店ください。(そえじま) twitter.com/1738310/status…

2017-06-12 11:09:09
共立出版 アリがと蟻 @1738310

選書は、勁草書房さん発行『ダメな統計学』の訳者でアリます西原史暁さんでした。「ダメな統計学を防ぐための書籍11冊」フェアの展示風景です。アリのマークの本も入っていたので嬉しかったです!(^^♪【撮影協力:名古屋大学生協ブックスフロンテ】 pic.twitter.com/wu4T7r2z2n

2017-06-11 13:38:32
miya @y_miya3

@1738310 おー、数学ガールの統計本も入ってる!ダメな統計学も読んでみたい!

2017-06-11 13:42:30
共立出版 アリがと蟻 @1738310

選書は、勁草書房さん発行『ダメな統計学』の訳者でアリます西原史暁さんでした。「ダメな統計学を防ぐための書籍11冊」フェアの展示風景です。アリのマークの本も入っていたので嬉しかったです!(^^♪【撮影協力:名古屋大学生協ブックスフロンテ】 pic.twitter.com/wu4T7r2z2n

2017-06-11 13:38:32
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日本社会心理学会広報委員会 @jssp_pr

【社会心理学・書籍案内】ラインハート(著) ダメな統計学 悲惨なほど完全なる手引書 keisoshobo.co.jp/book/b272873.h… 科学者が陥る統計の誤用を分析し、防ぐ方法をレクチャー。ウェブ版(id.fnshr.info/2014/12/17/sta…)に大幅加筆

2017-06-10 22:16:23
勁草書房 @keisoshobo

なお、フェアでは品切の書籍がございますのでその点予めご了承ください。 西原さんのブログ「ダメな統計学を防ぐための書籍11冊」はこちら→ id.fnshr.info/2017/01/27/no-… 弊社ホームページ内の当フェア特設ページはこちら→ keisoshobo.co.jp/news/n18338.ht…

2017-06-08 17:31:06
勁草書房 @keisoshobo

【フェア】各地で開催し好評の『ダメな統計学』関連フェア「ダメな統計学を防ぐための書籍11冊」が紀伊國屋書店梅田本店で始まりました。本書訳者の西原史暁さんの同タイトルのブログで紹介された書籍を店頭で展開しております。書籍を実際に手に取り読むことができるこの機会をぜひお見逃しなく! pic.twitter.com/3PSTDgDdeK

2017-06-08 17:29:45
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部品(森七菜) @tjmlab

ダメな統計学: 悲惨なほど完全なる手引書 おもしろかった。ちゃんと統計勉強しなきゃと今更反省しました(まじめ amazon.co.jp/%E3%83%80%E3%8…

2017-06-07 00:36:27
東大生協駒場書籍部 @komababook

【ランキング】 駒場書籍部5月の売上ランキングを更新しました。 政治法律・経済の1位は… [政・法]ポピュリズムとは何か/ヤン=ヴェルナー・ミュラー/岩波書店 [経済]ダメな統計学/アレックス・ラインハート/勁草書房 utcoop.or.jp/cb/index.html

2017-06-01 16:45:46
CORE @CORE2782

「水」の話しと「パン」の話しとは全く別の話しなのにごっちゃになってるのでは…? 「パン」の話しは、量の問題ではなく、ほとんどのアメリカ人は犯罪者であれ善良な市民であれパンを食べる、という事実を無視した「ダメな統計学」の典型として皮肉を込めてよく引き合いに出される例。 twitter.com/itoi_shigesato…

2017-05-16 12:19:53
糸井 重里 @itoi_shigesato

(やっぱりなー。ちょっとでもパンを食べないほうが危険がないな‥‥よし、今日からパンはやめてサンドイッチにしよう。) twitter.com/kj_gastronomic…

2017-05-16 10:59:57
かめふじ@ハイアイアイ臨海実験所 @kamefuji

今ダメな統計学を読んでるところなんですけど、ヒポポタマス弁護士に読み聞かせしてあげたい感じの内容が書かれていますね。

2017-05-14 16:50:26
ABO FAN @ABOFAN

血液型と性格の『ダメな統計学』 abofan.blog.so-net.ne.jp/2017-05-14-1 #血液型 「血液型と性格」を統計的に理解している人は意外に少ないようです。日常的に統計を使っている人でも、その常識が血液型に通用しないことも少なくありません。私もきちんと勉強しないと。

2017-05-14 16:43:03
笑う蕁麻草 @Archifictional

「ダメな統計学」 原著は面白い感じなんだけど、和訳が下手過ぎて今の僕には理解できないアンインストール状態。この一冊を読むために更にもう一冊必要という、大手塾の抱き合わせ教材みたいな一冊。ただし、世に蔓延る奇怪なpや不可解なtに銃口を突き付ける意味ではいい感じにロック。

2017-05-13 20:06:29
タイド @kポ沼 @tide40

しかしランダム化比較実験で即ダメな統計学を思い出すなど

2017-05-13 19:29:44
すずどら @sz_dr

そういえば最近「ダメな統計学」を読んでいるのですが、あれ輪講とかでやった方が良いですよ

2017-05-12 20:25:08
勁草書房編集部 @keisoshoboedit

『ダメな統計学』をご紹介いただきました。ありがとうございます。(悠) twitter.com/Oncle1316/stat…

2017-05-08 10:49:10
キノシタ @Oncle1316

【ブログ更新】「膵臓がんサバイバーへの挑戦」に『今日の一冊(72)『ダメな統計学:悲惨なほど完全なる手引書』』をアップしました。#gan #がん ift.tt/2pNYeGQ

2017-05-05 23:08:40
こなみひでお @konamih

p値の問題点については,今年出たこの本がわかりやすく指摘している。 アレックス・ラインハート,『ダメな統計学 : 悲惨なほど完全なる手引書』(勁草書房,2017) p値の誤用の蔓延に米国統計学会が警告 twitter.com/NatureDigest/s…

2017-05-06 20:27:38
Nature ダイジェスト/編集部 @NatureDigest

【p値の誤用の蔓延に米国統計学会が警告 | Natureダイジェスト】一般に、p値が0.05未満であれば、その知見は統計的に有意であり、論文を発表してよいと理解されている。けれどもASAの声明は、必ずしもそうではないと指摘する。 natureasia.com/ja-jp/ndigest/…

2017-05-06 09:16:41
橘桜 @tachibanasakura

@KyotoCBC ちょうど『ダメな統計学』を読み始めたところに、こんなアカウントを見つけるなんて!

2017-05-06 17:17:39
キノシタ @Oncle1316

【ブログ更新】「膵臓がんサバイバーへの挑戦」に『今日の一冊(72)『ダメな統計学:悲惨なほど完全なる手引書』』をアップしました。#gan #がん ift.tt/2pNYeGQ

2017-05-05 23:08:40
まぼやん @maboyan

次読む本を考えていたけど、次はダメな統計学にしようと思う

2017-05-03 21:05:12
ざる。 @kana_ri_saru

ダメな統計学を読んで、治験の第一段階第二段階あたりで浮かれることの恐ろしさを知ったので、バイオベンチャーのおめでたいIRは基本信じないことにぼくはしたのだ。

2017-05-03 00:22:16
小田パウリーニョ浩(Paulinho) @inti2631

アレックス・ラインハート『ダメな統計学 悲惨なほど完全なる手引書』(勁草書房)読了。 科学者が陥る統計の誤用を分析し、防ぐ方法を解説する。モデルがデータにどれほど当てはまっているかを調べるためには、別のデータセットを用いるか、交差検証のような手法を用いるようにした方がよい。

2017-04-29 19:27:19
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