【むかしちゃんさん（数値調理会）の投稿です。】 団体情報：http://www.matsudo-sc.com/orgs/org-0368 【感想】　マンガだから最後まで読める。最終章EXCELの使い方の説明から、パソコン片手に打ち込めば、統計学を修めなくても、結果が出せる？ 　最初に「回帰」という宗教的な難解語の説明をしておこう。「諸行無常全ては無に帰する」という悲観論から付けた名前らしい。求めた回帰式の係数を新しいデータで求め直すとデータが世代を経るにつれ、係数の絶対値が小さくなり、やがて　係数＝０　という時代が来る。今得られた係数は０に回帰する途中の値だという説明を生物統計研究所でおこなっていたそうだ。確かに　回帰式はデータ群にメノコで引いた直線や主成分線より常に水平線に近い直線を引く。０との有意差が無ければ世も末と思うことにする。 　回帰分析の予備操作として相関係数が意味有りか？調べることに触れて欲しい。 　重回帰分析の落とし穴「多重共線性」に触れて注意を促しているが対策が貧弱。 主成分分析で取り込み可能変数の数がデータの性質によって決まるので、主成分の数より少ない説明変数を事前に手順として選ぶことがコツと書いて欲しかったな！変数増減法はその後使いたい。 　愚直にF検定、カイ検定を例示するのは学識のしからしめるところ。オッズ・ロジット・ロジスティック回帰の関係の説明は着眼点だ。百分率の原因解析は難しい。％→オッヅは簡単な計算で変換できるからアンケート分析で因果関係を考察するなら圧倒的にオッヅが効果的。オッヅとは丁半のこと、博打みたいで品が悪いと思う人にはロジットを勧める。シャープな結果が出るし、発音も品良く聞こえる？ "