よくわかるデータリテラシー(ヨクワカルデータリテラシー)

データを正しく読み解き、提示する能力を創る!
データサイエンスの重要性が叫ばれるなか,その教育への期待が産官学で高まっている.高校ではすでに統計学が必修となり,大学においても文・理を問わず全学生にデータサイエンス教育を課すことが決まった.本書では,データサイエンスの要であるデータリテラシー (データを正しく読み取り情報を正確に提示できる能力) の総合的解説を試みており,初学者が一から理解できるよう豊富な例題・演習・解答が盛り込んである。これからデータリテラシーを教えるにあたって適切な教材を探している教師の方々,データサイエンスを身につけるための足がかりを欲している学生の方々,どちらの要望にも応える充実の教科書となっている.
第 0 講 データリテラシーとデータサイエンス
第 1 講 数値には 4 つの類別がある
第 2 講 どう示すか? 値そのもの、相対値、比率、単位あたり
第 3 講 数値には誤差がつきもの
第 4 講 大ざっぱに値をつかもう
第 5 講 いくつかの数値を 1 つの値で代表させる
第 6 講 数値のばらつき具合を測る
第 7 講 相関イコール因果関係ではない
第 8 講 偶然のいたずら
第 9 講 大数の法則が成り立つ
第 10 講 「統計的に有意」 とは
第 11 講 隠れている要因はないか
第 12 講 “ 3 た” 論法を信じますか - データの信頼性
第 13 講 引っかけグラフにご用心
第 14 講 もっと大きなごまかしにも気をつけよう
第 15 講 データリテラシーを磨くには

高校で統計が必修になり、大学でも文系理系を問わずデータサイエンス教育が課される流れの中で、その土台にあたる「データを正しく読み、正確に提示する力」を扱う教科書です。著者は阿部圭一氏、 2021 年 6 月に近代科学社から刊行されました。プログラミングや機械学習の手前で、まず数字との付き合い方を鍛えることに的を絞っています。

第 0 講から第 15 講までの講義形式で、数値の 4 つの類別、相対値や単位あたりで示す工夫、誤差、代表値とばらつき、相関は因果関係ではないという鉄則、大数の法則、「統計的に有意」の意味、隠れた要因、データの信頼性、そして引っかけグラフや大きなごまかしの見抜き方へと進みます。豊富な例題と演習に解答が添えられているので、読むだけでなく手を動かして確かめられるのが教科書としての強みです。

数式は基礎的な範囲にとどまり、初学者が一から読み通せる難易度に調えられています。データリテラシーの授業を設計する教員が教材を探す場面にも、統計を学び直したい社会人が独習する場面にも合う体裁で、ニュースの数字やグラフを疑う目を、演習を解きながら身につけていけます。