Statistics - statistics English

Japanese: 統計学 - とうけいがく（英語表記）statistics 英語

A study of methods for quantitatively observing and understanding group phenomena, and processing and analyzing statistical data.

Target and Role

Statistics was originally a social science discipline, with its main content being how to create statistical figures that reflect the quantitative aspects of social groups (statistical survey theory) and how to interpret and use them (statistical processing and utilization theory). This tradition still exists today, but with the rapid progress of statistical methods for processing and analyzing numerical data from the end of the 19th century to the 20th century and the expansion of its application areas, the current dominant view is that statistics is the study of statistical methods for processing and analyzing statistical figures (numerical data) as quantitative information extracted from groups, regardless of whether they are natural or social phenomena, and including groups of abstract numbers.

If statistics is defined as the study of creating statistics, their processing and use, and statistical methods, then its content can be thought of as covering three areas: (1) social statistics, (2) mathematical statistics, and (3) applied statistics.

[Izumi Toshie]

Social Statistics

Statistics is the study of statistical methods. Here, statistical methods are broadly divided into two categories: group observation methods, which take social and economic phenomena as a group, conduct statistical surveys, and compile statistics from the results, and statistical analysis methods, which use the obtained statistics and process and analyze them to contribute to social science understanding. Statistics are often created in response to the historical development of society, in response to the social demands of each era, and especially to the needs of the administrative activities of the government and local governments. Statistics require reliability and accuracy above all else, but they are products of society, and are created in the context of cooperation and opposition between the surveyor and the surveyed, which creates various problems. From this perspective, social statistics research subjects include the significance and characteristics of statistics, theories and methods of statistical surveys, the nature of statistical systems and statistical systems, the history of statistics, and the processing and use of statistics from a social science perspective.

[Izumi Toshie]

Mathematical Statistics

In general, the subject of research is the processing and analysis of numerical data related to collective phenomena. One of the main areas is the analysis of numerical data. It involves organizing and summarizing numerical data, and analyzing and describing groups based on statistical observations such as frequency distribution, averages, standard deviations, and correlations (this is also common to the processing and use of statistics in social statistics). Inferential statistics is also used to extract meaningful information about groups from a portion of data based on the theory of probability, and its forms include methodologies such as parameter estimation, hypothesis testing, and interval estimation. Another area deals with the creation of statistical data, which includes sample survey methods and experimental design. Both are premised on the application of probability theory, and sample survey methods are methods for estimating the characteristic values of the observed group (population) from the observation results of a portion (sample) of that group, while experimental design deals with methods for drawing conclusions from experimental results under conditions in which the estimated values include chance fluctuations for various reasons. The former is widely used in statistical surveys and social surveys, while the latter is often used in practical application fields such as industry, agriculture, and even medicine.

[Izumi Toshie]

Applied Statistics

Statistical methods, which are methods for processing and analyzing numerical data, are used in various fields, such as econometrics in economics, operations research in business administration, and the selection of superior varieties in biology. While these are based on general statistical methods for handling numerical data, each field, such as economic statistics, business statistics, and biological statistics, has its own unique statistical method that is combined with the inherent logic of that field.

[Izumi Toshie]

History of Statistics

The history of statistics on population, land, and products dates back to ancient times, but statistics as an academic field was established in Europe after the 17th century. The origins of statistics are generally considered to be three: British political arithmetic, German theory of national affairs, and French theory of probability. The pioneer of using statistical numbers in an empirical method of social cognition was the discovery of patterns in births and deaths by J. Grant of England. This empirical research method was further developed by W. Petty, and was broadly elevated to quantitative analysis of society and the economy, and was called political arithmetic. Around the same time in Germany, H. Conring (1606-1681) began his theory of national affairs, which systematized various knowledge about the nation and described the state of the nation. His successor G. Achenwald gave it an academic form. The term Statistik was first used by him to describe his theory of national affairs. In France, the study of probability in mathematics began with the analysis of the mathematics of gambling by B. Pascal and others, and classical probability theory was eventually perfected by J. Bernoulli (1654-1705), F. Gauss, S. Laplace and others. It was Belgian A. Quetelet who integrated these three streams of learning and established modern statistics. He based statistical research methods on the law of large numbers, conceived social physics as a precise science of social cognition, and worked to establish government statistics and promote the international dissemination and cooperation of statistics. Quetelet is generally considered the father of modern statistics. Later, under the influence and criticism of Quetelet, German social statistics represented by G. Meyer and mathematical statistics by F. Galton and K. Pearson, who applied statistical methods to biological research, were started. In the 20th century, R. A. Fisher and others developed small sample theory and achieved great success in research on statistical inference and experimental design. The application of statistical methods in mathematical statistics has spread to psychology, economics, engineering, and other fields, and recently the range of applications has been expanding.

The introduction of statistics into Japan began with the government's adoption of a modern statistical system after the Meiji Restoration. Major contributors in this regard were Sugi Koji and Wu Bunsong. German social statistics was generally heavily influenced in Japan, but inferential statistics was introduced after World War II, and during the postwar period of improvement and expansion of the statistical system, sampling theory for sample surveys was introduced, as were statistical quality control and experimental design methods. The application of these theories and statistical methods in mathematical statistics has rapidly spread to various fields.

[Izumi Toshie]

"Numbers and Quantities in the Social Sciences" by Takeuchi Hiroshi (1971, University of Tokyo Press)" ▽ "Social Statistics" by Muto Shinsuke (1974, Yuhikaku)" ▽ "An Introduction to Statistics" edited by Nakamura Takahide and Hayashi Shuji (1979, Chikuma Shobo)" ▽ "Introduction to Statistics" by Nakamura Takahide et al. (1984, University of Tokyo Press)" ▽ "Introduction to Statistics" by Yasukawa Masaaki (Nikkei Bunko)

[References] | Statistics

Source: Shogakukan Encyclopedia Nipponica About Encyclopedia Nipponica Information | Legend

Japanese:

集団現象を数量的に観察・把握し、統計データを処理・分析する方法に関する学問。

対象と役割

統計学は元来、社会的集団の数量的側面を反映する統計数字をいかに作成するか＝統計調査論と、その見方・使い方＝統計の加工・利用論とを主たる内容とし、社会科学に属する学問であった。その伝統は今日も生きているが、19世紀末から20世紀にかけて、数字データを処理・分析する統計的方法の急速な進歩と、その応用領域の拡大に伴って、現在では一般に、統計学は、自然現象・社会現象の別にかかわりなく、さらに抽象的な数値の集団をも含めて、集団から抽(ひ)き出された数量的情報としての統計数字（数字データ）を処理・分析する統計的方法を研究するもの、との見解が支配的になっている。

　統計学を統計の作成とその加工や利用、さらに統計的方法に関する学問とすれば、その内容は、(1)社会統計学、(2)数理統計学、(3)応用統計学の三領域にわたると考えられる。

［泉　俊衛］

社会統計学

統計学を統計方法に関する学問とする。ここで統計方法とは大きくは二つに分かれ、それは、社会や経済の現象を集団としてとらえて統計調査を行い、その結果から統計を作成する集団観察法と、得られた統計を利用し、また加工や解析などを加えて社会科学的な認識に役だてる統計解析法とをいう。統計は社会の歴史的な発展過程に照応し、それぞれの時代の社会的要請や、とりわけ政府・地方自治体の行政活動の必要からつくられることが多い。統計にはなによりもその信頼性と正確性が要求されるが、統計は社会の産物であり、調査者と被調査者との協力や対抗関係のなかでつくられ、そこにはさまざまの問題がある。このような視点から、社会統計学は統計の意義や特質、統計調査の理論と方法、統計制度や統計体系のあり方、統計の歴史、そして社会科学的視点からの統計の加工や利用法などをその研究対象としている。

［泉　俊衛］

数理統計学

一般に集団的現象に関する数字データを処理・分析する方法を研究対象とする。その主要な分野の一つは数字データの分析法である。それは数字データを整理・要約し、集団について度数分布・平均・標準偏差・相関など統計解析的観察に基づいて分析・記述するものである（これは社会統計学の統計の加工や利用とも共通する）。また確率の理論に基づいて一部のデータから集団について有意義な情報を取り出す推測統計も用いられ、その形式として母数推定・仮説検定および区間推定などの方法論がある。いま一つの分野としては統計データの作成法を扱うもので、そこでは標本調査法と実験計画法がある。どちらも確率論の適用を前提とし、標本調査法は、観察対象である集団（母集団）の特性値を、その集団の一部（標本）の観察結果から推定する方法であり、実験計画法は、推測値がさまざまな理由から偶然変動を含むような条件下で、実験結果からどのようにして結論を導くかといった方法などを扱うものである。前者は統計調査や社会調査に広く用いられ、後者は工業や農業、さらには医療などの実践的な応用分野で用いられることが多い。

［泉　俊衛］

応用統計学

数字データの処理・分析法である統計的方法はいろいろの分野で用いられている。たとえば、経済学における計量経済学、経営学におけるオペレーションズ・リサーチ、生物学における優良品種の選別などであり、それらは数字データを扱う一般的な統計的方法を基礎としながら、経済統計・経営統計・生物統計などのいわば分野別に独自の統計的方法が、それぞれの分野の固有の論理と結び付いて形成されている。

［泉　俊衛］

統計学の沿革

人口・土地・物産などの統計がつくられた歴史は古代にまでさかのぼるが、学問としての統計学の形成は17世紀以降のヨーロッパにおいてである。統計学の源流は一般にイギリスの政治算術、ドイツの国情論、フランスの確率論の三つとされている。社会認識の実証的方法に統計数字を用いた先駆はイギリスのJ・グラントによる出生・死亡などについての法則性の発見であった。そういう実証的な研究方法はW・ペティによりさらに発展し、広く社会・経済の数量的分析に高められて、政治算術とよばれた。同じころドイツではH・コンリング（1606―1681）による国家についての諸知識を体系化して国家状態を記述する国情論が始められた。それは後継者G・アッヘンワルによって学問的形態を整えた。統計学Statistikという用語は、彼が自らの国情論につけたのがその初めである。また、フランスではB・パスカルなどによる賭(か)けの数理についての分析を契機として、数学における確率の研究が始まり、やがてJ・ベルヌーイ（1654―1705）、F・ガウス、S・ラプラスらによって古典確率論が大成された。これら三つの学問の流れを統合し近代統計学を確立したのがベルギーのA・ケトレーである。彼は確率の大数の法則を統計的研究方法の基礎とし、社会認識の精密な科学として社会物理学を構想し、また官庁統計の確立や統計の国際的な普及・協力に努力した。一般にケトレーをもって近代統計学の祖としている。その後、ケトレーの影響とその批判から、G・マイヤに代表されるドイツ社会統計学と、統計的方法を生物学の研究に応用したF・ゴルトンや、K・ピアソンなどによる数理統計学が始められた。20世紀に入ってR・A・フィッシャーなどにより小標本理論の開発、統計的推論・実験計画法などの研究が大成した。そして、数理統計学における統計的方法の応用は心理学・経済学・工学などへ普及し、最近ではその応用分野はますます広がりつつある。

　日本への統計学の導入は、明治維新後の政府による近代的な統計制度の導入とともに始まった。この面で大きく貢献したのが杉亨二(こうじ)や呉文聡(くれぶんそう)らである。日本では一般にドイツ社会統計学の影響が強かったが、第二次世界大戦後に推測統計学が導入され、また、戦後の統計制度の改善・拡充期に標本調査のためのサンプリング理論が導入され、さらに統計的品質管理法や実験計画法なども導入された。そして、これら一連の数理統計学における理論と統計的方法の適用は、急速に各分野へ広がっている。

［泉　俊衛］

『竹内啓著『社会科学における数と量』（1971・東京大学出版会）』▽『武藤真介著『社会統計学』（1974・有斐閣）』▽『中村隆英・林周二編『統計学のすすめ』（1979・筑摩書房）』▽『中村隆英他著『統計入門』（1984・東京大学出版会）』▽『安川正彬著『統計学の手ほどき』（日経文庫）』

[参照項目] | 統計

出典　小学館　日本大百科全書(ニッポニカ)日本大百科全書(ニッポニカ)について　情報 | 凡例

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