日本人のお金の使い方がまるわかりになる全国消費者実態調査データ | 初代編集長ブログ―安田英久
今日は、世の中の人がどんなお金の使い方をしているのかを全国で調査したデータを紹介します。市場調査を行うにあたって参考になるかなり詳細なデータを入手できます。しかも無料で。 「30代の男性は書籍や雑誌に1か月あたり何円使っているのか」「ケータイの通信費は、年齢層でどれくらい違うのか」「緑茶と紅茶とコーヒーと、それぞれいくらぐらい使っているのか」「靴やシャツや下着に使っているお金は？」「CD・DVDやゲームにはどれくらいお金を使っているのか」「映画や遊園地や温泉にはみんなどれくらい行っているのか」こんなデータがあればいいと思いませんか？ それがあるのです。 そのデータとは、総務省統計局が行っている「全国消費実態調査」。 平成21年全国消費実態調査（統計局）全国消費実態調査とは、国民生活の実態について、家計の収支や貯蓄・負債、耐久消費財、住宅・宅地などの家計資産を総合的に調査し、世帯の消費・所得
世界の見方が変わる地図たち - GAGAZINE（ガガジン）
世界の見方が変わる地図たち 今回は、world mapper.com を紹介するよ。 このサイトでは、世界各国の人口、輸出入品目、平均寿命などのさまざまな統計を、世界地図の形で視覚的に表しているんだ。きっと世界の見方が変わると思うよ（ミシガン大学とシェフィールド大学の研究者が作成していて、ソースが示されているから信頼性もあるよ。統計の基準年は断りのない限り2002年だよ） クリエイティブ・コモンズ・ライセンス表示 © Copyright SASI Group (University of Sheffield) and Mark Newman (University of Michigan). -------- まずは面積 メルカトル図法にだまされてたけど、実は日本ってそれほど小さくないよね？ これを人口比に対応させると うわ、中国が広がるのは予想してたけど、インドも大きいね！そしてロシアが
データの細部に気を取られずに<br/>“当たり”をつけて全体を一言で表そう：日経ビジネスオンライン
前回は緊急提言としてTQMの視点からトヨタ自動車の問題を取り上げた。 今回は前々回の続きとして、日常業務に使える統計学の基本的な話に戻りたい。ここでは分布の全体像を単一の数字で表す方法を学ぶ。 統計学では調査の対象全体をユニバース（注）とか母集団という。前々回ではユニバースからデータを集めて、度数分布表や度数順位表を作成し、ヒストグラムやパレート図を描く事をお話した。今回はさらに一歩進めて、それらの表やグラフから、そのグループを一言で言うとどういうグループなのかという事を考える。 読者の便宜のため、ここに、前々回と同じ例を示す。 例 度数分布表を使って、次のような場合を考えてみよう。ある消費市場調査会社が代表的な3つの中型乗用車の耐用キロ数を調べたところ、表1のような度数分布表を得た。これをヒストグラムにすると図1のようになる。 データを集めて、そのデータを分析する目的は状況に応じていくつ
素人の僕が、データ分析に自信を持つようになったある発見 - 人と組織と、fukui's blog
2010年03月13日 22:01 カテゴリ事業家養成講座 素人の僕が、データ分析に自信を持つようになったある発見 Posted by fukuidayo Tweet 僕は1999年に就職活動をしました。会社は全部で8社ぐらい？受けたのかな。 受かった会社の選考よりも、落ちた会社の選考のほうが覚えているもので、あるシンクタンクを受けたときに提出したレポートの出来の悪さと、あるコンサルティング会社を受けたときに出たケーススタディーの答案を前に、頭が真っ白になったときのことは、今でもたまに思い出します。 どうやって分析し、自分の見解を示せば良いのか、まるでわからなかったのです。 それから数年がたち、僕はケーススタディーを受ける側ではなく、つくる側になりました。 データの見方を教え、伝える側になったのです。 そうなれたのは、データを分析する。ということに関して、助言を与え続けてくれた先輩・上司が
アンケートは「回収率」が重要！ 信頼性が有効回答数よりも高くなる理由 | リサーチ／データのリテラシー入門——調査統計の基礎知識
母数の少ない統計でも、アンケートに答えた人の割合（回答比率・回答率）の高さが、信頼性につながる理由を解説します。回収率が低いと、調査結果に偏りが生じてしまい、真実と大幅にずれてしまう問題が起こります。そうした偏りを少なくするために、必要なサンプル数をはじきだす計算式と、サンプル数と回答比率と誤差の早見表を紹介します。 回答「数」が多い調査と、回収「率」が高い調査、どちらが信頼できるか？前回、調査対象者を選ぶときにはランダム性が重要であるという話をしました。そうしないとサンプルが偏るためです。しかしサンプル自体が偏っていなくても、実際の回答者が偏っているとやはり使えない調査となってしまいます。 数字を絡めた具体例でお話します。次の2つの調査を比較してみましょう。 サンプル数10万人（無作為抽出）、回答数1万人の調査（回収率10％）サンプル数1000人（無作為抽出）、回答数900人の調査（回収
「平均のひとつ覚え」から卒業 〜社会人なら知らなきゃ恥ずかしい統計の基礎知識 | Web担当者Forum
1日あたりの訪問者数を単純に平均すると次のようになる。 単純な平均訪問者数：4699人 しかし、このサイトは週末のアクセス数は平日の数分の1しかないため、平日と週末を分けて考えてみるのもいいだろう。そこで、平日と週末でそれぞれ平均を出すと、次のようになる。 平日の平均訪問者数：6223人 週末の平均訪問者数：888人 これで、平日は6223人より少なければ「アクセスが少なかった」、週末は888人より多ければ「アクセスが多かった」と判断していいのだろうか。 週末の平均はたしかに代表的な数値となっているが、どうも平日の平均がおかしい。グラフを見ても、ほとんどの平日は5000人以下と、平均よりも1000人以上少ないアクセス数になっている。 よく見ると9月14日のアクセス数が非常に多い。この日は、あるページがヤフーニュースで紹介されたために、非常に多くの人がサイトを訪れていたのだ。ヤフー以外にも人
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
