よくわかるデータリテラシー

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

データを正しく読み取り、情報を正確に提示できる能力を、数値の性質からグラフのごまかしの見抜き方まで 16 の講義で解説する教科書です。『よくわかるデータリテラシー』 (阿部 圭一 著、近代科学社、2021 年 6 月 30 日発売) は副題を「データサイエンスの基本」とし、版元の紹介では、高校で統計学が必修となり、大学で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という流れを背景に挙げています。想定する読者は、データリテラシーを教える教材を探している教師と、データサイエンスを身につける足がかりを求める学生で、初学者が一から理解できるよう例題、演習、解答を盛り込んだと案内されています。

第 0 講から第 15 講、数値の性質から情報の見極めまで

本文は第 0 講「データリテラシーとデータサイエンス」から第 15 講「データリテラシーを磨くには」までの 16 講です。前半は数値そのものの扱いで、第 1 講で名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比率尺度の 4 つの類別、第 2 講で相対値や比率、単位あたりの値による示し方、第 3 講で誤差と有効数字、第 4 講で目の子算とオーダーによる大づかみを学びます。第 5 講と第 6 講では平均、中央値、最頻値、外れ値、分散、標準偏差、偏差値、正規分布へ進み、第 7 講から第 10 講で相関と因果、二項分布、大数の法則と中心極限定理、統計的に有意であることの意味を扱います。第 11 講から第 15 講は、隠れている要因、健康や医療の情報の信頼性、グラフの使い方、データに基づかない議論、一次情報やメディアバイアスとの付き合い方と、情報を見極める側の話題に移ります。

数字の読み違い、第 5 講 / 第 7 講 / 第 10 講の節

本書は 統計学 の計算手順より、数字の読み方と示し方を扱います。本書の目次は、こうした読み違いを節の単位で取り上げています。第 5 講の「平均の欠点」と「外れ値」、第 7 講の「相関が強いことは因果関係を意味しない」、第 10 講の「「統計的に有意」に関する誤解や注意事項」がその例です。第 7 講には「データを分割すると、関係が変わる」という節もあります。機械学習やプログラミングを含む データサイエンス の全体から見ると、本書が受け持つのはその手前にある読み方と示し方の部分で、目次にプログラミングの節はありません。

健康情報とグラフ、第 11 講から第 15 講

後半は身近な題材が中心です。第 11 講は経済政策と景気、若者の海外渡航、少年犯罪、高齢者の運転による事故を例 1 から例 4 として挙げ、その他の例も加えて、数字の裏に隠れている要因を探ります。第 12 講は怪しげな健康 / 医療情報を入口に、偽薬効果、ランダム化比較試験と二重盲検法、検査の誤検出と見逃しを扱います。第 13 講はグラフの種類と使い方、縦軸と横軸の注意、3 次元のグラフを使わないこと、モノの大きさで値を表すときの注意を取り上げ、第 15 講は一次情報に当たること、メディアバイアス、信頼できる情報の見つけ方などを扱い、おわりにで閉じます。

データサイエンス教育の入口を探す教師と学生に

著者の阿部 圭一さんは、版元の著者紹介 (2026 年 10 月時点の掲載) によれば 1968 年に名古屋大学大学院博士課程を修了した工学博士で、静岡大学と愛知工業大学を経て静岡大学名誉教授となり、専門は情報学と情報教育です。版元のページには読者サポートとしてインストラクションガイドが掲載され、講義資料もそこから入手できると案内されています。目次に Python や R などプログラミングの節はありません。本書は、版元がデータリテラシーを教える教材を探している教師と、データサイエンスを身につける足がかりを求める学生に向けたとする教科書です。