統計はドライブと一緒か？

確かに統計ソフトを使うのは、車の運転と大して変わらない。
最初は、いちいち、
「えーっとこれがアクセルで、ブレーキで…」
と確認していても、1ヶ月もたてば、無意識にキーをまわして発進している。

ただ、統計をツールとして使いこなすためには、やはり理論的なバックグラウンドがある程度は
（ある程度だよ、ある程度、今の自分はゼロに近いからさ…）
必要なんじゃないかと思う。

統計的に正しいということが、どこまで正しさを保障していて、その前提は何なのか？
統計的な分析をすることで、何を対象に分析をしていて、何が言えて何が言えないのか。
そもそも、統計的分析をしなくても実証できることなのではないのか？どうしても必要なことか？

といったことは常に頭に入れて置かなければならないし、

例えば、カイ2乗検定について、Ａｎｇｅｌａに聞かれたように、
chi-square testのequation さえ分かっていれば、その場で即座に何が
問題になり、何が問題にならないかは分かるのだ。
カイ2乗がノンパラメトリック検定であるゆえんなんて式を見ればすぐに分かる。

ということなのだ。（ほらね、知識ゼロじゃん、そんな僕でも共分散構造分析ができてしまうのがＳＰＳＳのチカラであり怖さでもある…）

ベースの勉強、案外嫌いなのさ。まー、それが普通なのかもしれないけど、、、
でもやっぱし、ベースの勉強しなきゃ。
思うに自分はベースだけをどんどこ勉強できるタイプではないから、
応用問題に当たってって、その都度、ベースを確認するというスタイルがあっている。
と思う。これは、学部の4年間、無駄にイロイロと読書してみて分かった。
応用と結びつけてストーリー化しないと、それらは骨身になっていかないのだ…。

うふー。へへえ。