クリティカルシンキングで学ぶデータリテラシー

目次

第１章　なぜクリティカルシンキングを学ぶのか
第２章　推論の基礎
第３章　データの偏り
第４章　データのばらつき
第５章　確率
第６章　原因の確率
第７章　クロス集計表
第８章　発表バイアス
第９章　グラフ表現
第１０章　ウィル・ロジャース現象
第１１章　シンプソンのパラドックス
第１２章　事実と意見

著者等紹介

小林みどり［コバヤシミドリ］
１９７４年お茶の水女子大学理学部数学科卒業。現在、静岡県立大学名誉教授、博士（理学）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

出版社内容情報

クリティカルシンキングを用いてデータの信頼性を吟味し、意思決定や問題解決を適切に行えるようになるためのテキスト。
身近な題材を取り上げているので予備知識は必要なく、自習書として使うこともできる。

クリティカルシンキングとは「注意深く思考すること」です。どのような主張にも「本当にそうなのか」、「どのような根拠があるのか」、「別の解釈もあるのではないか」など、いろいろな観点から慎重に考えることです。

データに基づく議論が重視されるようになり、様々なデータ分析法が用いられています。何らかの主張にデータがそえられると説得力が増し、つい信じてしまいそうになりますが、本書はクリティカルシンキングを用いてデータの信頼性を吟味し、日常生活や仕事における意思決定や問題解決を適切に行えるようになることを目的としています。

本書の主な内容は、推論の基礎（隠れた要因、回帰効果、比較など）、データの偏りとばらつき、確率と逆の確率、発表バイアスと生存者バイアス、シンプソンのパラドックス、事実と意見の区別、みにくいアヒルの子の定理などです。大学などで、クリティカルシンキングやロジカルシンキング、またデータサイエンスや統計学の教材として使えるよう各章に章末問題を載せました。身近な題材を取り上げているので、予備知識は必要なく、自習書として使うこともできます。

本書は、データに対する理解を深め、より信頼性の高い結論を得るための好適なテキストとなるでしょう。