統計学のレポートは一見難しそうに感じられますが、正しい方法に則って作成していけばそれほど難しいものではありません。
また、統計に関して自由に題目を設定するレポートのような場合でも、比較的取り掛かりやすい題目もいくつか存在します。
本記事では、統計学のレポートの題材選びのコツや本文の具体的な書き方について解説していきます。さらに、本記事の最後では統計学のレポートがどうしても書けない、書く時間がないという方でも統計学のレポートを提出することができる方法をお伝えします。
統計学のデータ分析とは？
統計学におけるデータ分析とは、煩雑に集まったデータの集合体を意味のあるデータに整理することです。
データ分析の例として、高校生などが受ける全国規模の模試の結果です。多くの人は模試を受けた後、偏差値によって自分の学力を判断すると思います。この偏差値は統計処理によって算出されたものです。模試の点数は会場によってバラバラであり、そのままでは意味を持ちませんが、そのデータに手を加えることで学力水準を表すことができます。
このように、データ分析とは意味のなさそうなデータに手を加えることで傾向や性質などを見出すために行う処理です。
データ分析の対象は母数全てが対象の全数調査か母数の一部が対象の標本調査があります。また、データの解析としては単変量解析、多変量解析、確率分布があります。上記の模試の偏差値は全数調査で確率分布から算出されています。
このようにデータ分析を分類してみると六種類しかないため、意外と単純だと思います。
統計学レポートの題材選びのコツ
統計学レポートは題材が設定されているものもあれば自由課題のように自分で題材を下がる必要があるものもあります。題材を自分で探す場合、統計処理を施せそうなデータは案外見つけにくいと思います。
題材探しのコツとしては身近に存在し、とにかくデータが多くあるものを探しましょう。題材探しをする際、多くの方はインターネットを利用すると思います。
特におすすめなのは国土交通省のホームページです。国土交通省のHPには降水量や気温、火山活動といった日々観測される気象データが公開されています。この中で降水量や気温に関しては日本だけではなく、世界各地のデータも存在するため統計処理を行う題材として非常に適しています。以上のように、統計学レポートの題材は身近に転がっています。
統計学レポートの書き方テクニック
I統計学に限った話ではないですが、どのような流れでレポートを書けばいいか分からない人はかなり多いです。レポートや論文を書く一つのテクニックとしてIMRAD形式があります。
IMRAD形式とはIntroduction（序論）、Method（方法）、Result and Discussion（結果と考察）のように順序だててレポートを作成する方法です。
IMRAD形式は多くの学術論文で採用されている非常にオーソドックスな形式です。以降、IMRADのそれぞれについて詳しく解説していきます。
序論(Introduction)
Introduction（序論）ではレポートの題材を明記するとともに、何故その題材を選んだのか、その題材を統計処理する意味はあるのか、解析方法の簡単な紹介や他の解析方法との差別化といった内容を書いていきます。
例えば降水量のデータ分析のレポートを書くときの序論の一例を紹介すると、「最近ゲリラ豪雨や台風の大量発生が問題となっている。そこで、降水量に関して分析を行うことで異常気象の傾向を把握し、洪水等の水害に前もって対処できないかと考えた」のようになります。
データ分析とは既に解説したように、無秩序なデータから意味を見出す処理のことです。したがって、ただデータを統計処理するだけのレポートは統計学のレポートとしては不十分です。必ず統計処理したデータから何を見出したいのかまで考えて序論を書くようにしましょう。
材料と方法(Materials and Methods)
Materials and Method（材料と方法）では、データ分析を施す具体的なデータと解析手法を書きます。具体的なデータといっても、すべて記載するとなると膨大な量となってしまいます。
そこで一つの解決策として、引用をもってデータ記載とする方法です。例えば、「降水量のデータは○○（１）に公開されている数値を用いた」です。
こうすることで大量のデータを手間をかけて図表化することを避けることが可能となります。ここで注意点として、必ずデータの範囲や測定条件も記載するようにしましょう。
理由としましては、一年間の降水量と十年間の降水量ではデータの重みが変わってくるからです。後者の方が圧倒的にデータ量が多いため、傾向や性質がより鮮明に表れてきます。また、降水量は地域によって異なりますし、時間帯によっても異なるかもしれませんし、海流の影響なども受ける場合があります。
このように考察を行う際にデータの情報が明確である必要があるため、範囲や測定条件も記載するようにします。
解析手法はデータを分析する際に用いた理論や数式、道具を簡潔に書きましょう。例えば、月ごとの降水量の合計を求めグラフ化する、十年間の降水量の推移を各月ごとにまとめる、といったように行ったデータ分析の詳細を書きましょう。また、専門的な数式を用いる場合は文字の説明までセットで記載するようにしましょう。
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結果(Result)
Result（結果）では、実際にデータ分析を施したデータを記載します。このとき数値だけを載せるのではなくグラフ化したものも一緒に記載しましょう。グラフ化する際は軸の名前や単位をきちんと明記するようにしましょう。
グラフ化してもただ見やすくなるだけ、そう思っている人もいるかと思います。しかし、レポートを作成する際はその見やすさが重要になります。自分が主張したい傾向や性質を最もよく表したグラフを用いることで、その主張の説得力が強まります。また、グラフ化することで新たな傾向の発見があるかもしれません。
そして、作成した図表から読み取れることを文字に起こします。例えば、７月に比べ１２月の降水量は少なかった、ここ十年間でこの年が最も年間降水量が多かった、年間降水量は３年周期で増減を繰り返しているなどです。このようにデータから読み取れる事実を偽りなく述べましょう。
また、本記事では結果と考察を分けた方法を紹介していますが、結果と考察を続けて書いてもかまいません。例えば、「７月に比べ１２月の降水量は少なかった。これは季節風の方角が７月と１２月では異なるためであると考えられる。」です。章の分割はIMRAD形式に従っていればどのように分割してもそこまで影響はありません。
考察と結論(Discussion and Conclusion)
Discussion and Conclusion（考察と結論）では、結果から得られた事実をもとに、どんな傾向があるのか、どんなことが言えるのかといった考察を述べた後、序論から考察までのレポートの要約を結論として書いて締めくくります。
考察では自分の考えを述べる部分であり、結果とは少し毛色が異なります。例えば、降水量のデータ分析により「７月に比べ１２月の降水量は少なかった」は事実ですが、「季節風の方角が７月と１２月では異なるため」は降水量からは分からないため自分の考えとなります。
このように、事実と自分の考えの違いはデータ分析した結果が確固たる根拠となるかどうかとなります。
考察の注意点として、机上の空論になりすぎないようにしましょう。明らかに結果から逸脱したような考察は説得力がないからです。例えば「７月に比べ１２月の降水量は少なかった。このことから１２月の方が気温は低いと考えられる。」です。実際１２月の方が寒いですが、降水量と気温には全く関係がありませんので不適切な考察となります。
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このように考察はあくまで結果を土台として成り立っているものであり、常に根拠を明確にしながら考察を書くことでより質の高いレポートを仕上げることができます。
結論では、今までのレポートの内容を簡潔に要約します。また、今後の課題や分析したいデータなども記載することも重要です。理由としましては、学問には終わりがないからです。例えば、降水量の合計に関するレポートを書いたとしても、さらに難しく精度の高い分析方法があったり、範囲を拡大する必要があったり、地域ごとや時間帯ごとで降水量を分析するなど、攻め方はいくらでも存在します。
そのため、次に繋げるために今後の課題も書くことは大変重要となります。
統計学レポートがどうしても書けない時のライフハック
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