丁寧に書かれた本。
数学的要素が強いのでアレルギーがある人には読みにくいと考えがちだが、数学的な要素を組み込みながら読みやすくしている。

事例は「社会調査のウソ」のほうがわかりやすい。

この本のうまいところは、副題のつけかたにあって、
「小泉改革は格差を拡大したのか？」という一文があるかないかで、
たいぶ訴求力に違いがでてくると思う。その点では編集者が上手い。

内容としては、格差社会自体がなんとなく、なにかのスケープゴートのように思え、
いわばメディア側の操作によるものという漠然とした感じがあったので、
本著を読めばある程度はそれがクリアになった。

本著の大事な点はおそらく二つあり、
まずは感覚的（情緒的）な議論はもうやめて、データをみましょう。
その時にはなるべく元データにあたりましょうというのが一点目。

二点目は、データも結果に対して因果関係がある場合と無い場合をわけること、
またデータそのものへの恣意性、バイアスがないかよく見極めること。

この二つに気づくだけでも意味のある本だと思う。

こういった数字だからといって、信用してはダメよ。
もしくは、データの出典に要注意
なんて所に、なるほどネタを切り込んでくる
あるある本。

ここの出版社って、マーケ的したたかさが垣間見え過ぎてて嫌だ。

よっ。出版社の勝間和代！

統計の見方などに関する講義を受けているような内容で、勉強になると思います。
個人的には業務の中でこのような統計資料を集めて分析などする機会も多いのですが、どちらかというと自分の言いたいこと（仮説）を裏付けるための資料収集というケースが多いため、それに反するデータについても意識しないといけないのは当然のことですが、データの種類や見方（高度になればなるほど）によっても様々な見解が出てくる可能性もあるため、これらの客観的データをどのように活かしていくかというのは大変難しい課題だなと感じました。

「小泉改革は格差を拡大したのか」という問いに対しても、本書では多くの統計データにおいて小泉政権時代と格差拡大との関連性が十分に認められなかったという結果ではありましたが、この問いに声高にYesと主張する政治家や評論家の方々も現にいるわけで、彼らもおそらく何らかの客観的なデータを根拠として持っているのでしょう（もし何も根拠がなければ論外ですが･･･）。
「格差の拡大」という抽象的な話ではなく、より個別的な事象にスポットを当てて、現状認識と課題解決に取り組む必要があるのではと思います。

「データは議論のための共通言語」と考える著者による、データ分析の本。
著者は語ります、「データ分析が自力で考える際に協力な武器になる」と。

著者の伝授するコツは3つ。
データを先に見る。
誰かが解釈する前のデータを見る。
自分の仮説に反するデータも集める。

そして、データを分析する際の心構えを教えてくれます。
相関というのはあくまで対応関係を示したものであって、因果関係ではない。
それまで一度も起きたことがないということは、どんな分析手法を使っても予測できない。
一部だけを見て判断を下してはいけない。

自力で考えることの最大の敵は、自分はわかっているという過信。データ
分析をして、冷静に自分で考える大事さを教えてくれる本です。