私も社内で統計学の教育をしていますが、心の中で「ごめん、これは君たちの業務では使えないんだ！」って思ってマスｗ

そんな懺悔を含んだお話です！

もちろん、科学者とか、学会に論文を出すとか、薬の効果を国に提出するとか、そういった分野では、統計学は相手を納得させるのに役に立ちます。

マンガの中でも書いてますが、サイコロの1の目が出る確率がわかったところで、1の目を安定して出すことはできません。

技術者は、この1の目をどうやって安定的に出すかをやっているのです。
確率なんてどうでもいいんです。
何かしらの手を打って、今まで以上に1の目が出るようになったかどうだかだけ見ていればいいのです。

え？統計学の検定を使って、前の条件と、改善後の条件で1の目が出やすくなったかどうか、誤差を含めて判断する？

そんなの、グラフでわかるでしょ？
ヒストグラムでも、箱髭図でも、散布図でもなんでもいいです。

グラフで判断つかない程度の差なら、効果なんてないですｗ
もっと別な条件を探しましょうー

そして、大事なこと。
そもそも、そのデータは正規分布しているのですか？
正規分布が前提の分析がほとんどです。

え？平均値の分布は正規分布する？
そう、平均値はね。

でもね、無くしたいのは、ばらつきなのですよ。
平均値じゃない。

あ、逆の方には役立つかな？
「平均値でみたら、差がありました！」
「検定したら、差は無いとでました。」

これも、グラフ見れば、ほぼ重なっているだろうから、わざわざ計算するまでもないかな。

「品質工学だって、分散とか使ってるじゃないかー！」
はい、ごもっとも。

でも、あれは統計学の分散ではないんです。

田口先生は、よく言ってました。
「データのばらつく程度の大きさを数字で表すのに都合がいいから、つかっているんです。正規分布しているかどうかなんて、全く関係ありません。」
ってね。

だから、統計学者と喧嘩になるんですｗ

箱の中の猫が生きているかどうかの確率なんて、どうでもいいんです。
ねずみを捕まえる猫が、良い猫なんですよ！

ひきつづき、小ネタの話ですね！
続きが気になる人はこちら！
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