職場で強いストレスを受けているメンバーを見抜く“一言” 5年間3,800人のデータからわかった高ストレス者の特徴と改善策
従業員の「睡眠改善」がストレス軽減やワークエンゲージメント向上につながることを解説した、株式会社フェアワークとNTT PARAVITA株式会社の2社共催セミナー「約3,000人のデータ分析結果からわかった効果的なメンタルヘルス対策」。本記事では、同セミナーの第2部「効果的なメンタルヘルス対策のための実践ガイド」の模様をお届けします。NTT PARAVITAの猪原祥博氏が、定期的に「高ストレス判定」を受ける人の多さや、たった一言で部下の高ストレスを見抜く方法などを語りました。 定期的に「高ストレス判定」を受ける人の多さ 猪原祥博氏（以下、猪原）：今度は「大手IT企業のストレスチェックデータ」をご紹介します。これは許諾をもらい、完全に匿名加工されたものです。全4万件のうち、データ提供に同意した約3,800人の、2019年から2023年までの5年分のデータになります。 5年中5回とも「高ストレス
去年の実質賃金 前年比2.5％減 給与増も物価上昇に追いつかず | NHK
去年1年間の働く人1人当たりの実質賃金は前の年と比べて2.5％減少しました。現金給与の総額は増えたものの物価上昇に追いつかず、実質賃金は2年連続でマイナスとなりました。 厚生労働省は従業員5人以上の事業所3万あまりを対象に「毎月勤労統計調査」を行っていて、6日、去年1年分の速報値を公表しました。 それによりますと、基本給や残業代、ボーナスなどを合わせた働く人1人当たりの現金給与の総額は月の平均で32万9859円となり、前の年に比べて1.2％増え、3年連続でプラスになりました。 内訳では、フルタイムが43万6849円、パートタイムが10万4570円で、いずれも統計を取り始めた平成5年以降最も高くなりました。 しかし、物価の上昇率が3.8％と42年ぶりの高い水準となり、物価変動を反映した実質賃金は前の年に比べ2.5％減少しました。 実質賃金が前の年を下回るのは2年連続です。 去年12月分の速報
Counterfactual（反事実現実）を理解する【因果推論入門1】 - Riklog
独学で因果推論を学ぼうと思うと、どの解説も難しく感じます。 ある程度勉強している私がそのような日本語の解説をみても難しく感じる程なので、初学者にはかなりハードルが高いかも知れません。 このシリーズ、誰でもわかるように、かなり噛み砕いて疫学や因果推論のコンセプトを解説します。 今回の記事では、「counterfactual」「consistency」「exchangeability」という、因果推論の根本となる概念の説明です。 因果推論特有の数式にも慣れましょう。 Counterfactual（反事実現実）を理解する 因果推論をざっくりというと、「もし〇〇が起こっていなかったら☓☓となっていたか」を知ること。 今心筋梗塞だとして、もし飲酒をしてなかったら、心筋梗塞になっていなかったのかどうか でもこんなのはわかりませんよね。 *よく教科書に「タイムマシンがなきゃわからないですよね」ってありま
科学の世界に革命をもたらしえる力──『因果推論の科学 「なぜ?」の問いにどう答えるか』 - 基本読書
因果推論の科学 「なぜ?」の問いにどう答えるか 作者:ジューディア・パール,ダナ・マッケンジー文藝春秋Amazonこの『因果推論の科学』は、その名の通り因果推論について、その先駆者の著者が書いた一般向けのサイエンス本である。とはいえ、大半の人の反応は「因果推論ってなんなんだ」であろう。僕も何もわからぬまま読み始めたが、著者がこれは「科学の世界の革命」であると自賛するだけのことはある概念であることはすぐにわかった。 その一方、相当に難しい、とっつきづらい概念でもあり、いかな一般向けの著作といえども本書を読んで理解するハードルは他のサイエンス本と比べても高いといえるだろう。数式も出てくるし、統計学の用語もぽこぽこ出てくるので、素人がスルスルと読み通せる本ではない。とはいえ根気強く読んでいけば理解できるように書かれているし(数式自体は別に読み飛ばしても問題はない)、理解すれば因果推論の科学がいか
イチローの安打数がポアソン分布にならず正規分布になる理由を考察してみた | ロジギーク
滅多に起こらない現象を表すポアソン分布はイチローの安打数にも当てはまるのか？ １９９４年、プロ３年目のイチローはシーズン２１０安打、打率.３８５を記録して、一気にスーパースターになりました。 この年の打率１０傑は次の通りです。 （年度別成績 1994年パシフィックリーグ｜NPB.JP 日本野球機構 より抜粋） １位と２位以下の差が凄いですね。 いかにイチローが図抜けていたかが分かります。 今年のパ・リーグの規定打席以上の打者２９人の安打数を見ると、試合数より少なくなっていて安打数÷試合数＝０.９３です。 これくらいだと、１試合当たりの安打数は「滅多に起こらない事象の確率分布」であるポアソン分布に従います。 しかし、普通でない打者のイチローは、１試合当たり１.６本以上の安打を打っています。 そのような場合もポアソン分布に従うのでしょうか？ それを調べてみました。 比較対象として１９９４年打率
「NHK全国ハザードマップ」を公開した理由 34テラバイトのデータと格闘 - NHK
34テラバイトのデータと格闘して「全国ハザードマップ」を公開した理由 5月下旬に公開を開始したNHKの「全国ハザードマップ」。川の氾濫による洪水リスクを中心に掲載し、多くの方に活用頂いています。 ⇒「NHK全国ハザードマップ」の紹介記事はこちら 一方で、「市町村が出しているハザードマップがあれば十分だ」「リスクを網羅していない不完全なマップの公開は良くない」「NHKではなく国が取り組むべき仕事ではないか」といった意見も頂きました。 今回なぜ、このような取り組みを行ったのか。どうやってデータを収集して地図を作ったのか。詳しく説明します。 なぜ「デジタルデータ」を集めたのか？ 私たちはこれまで「ハザードマップを見て下さい」という呼びかけを、テレビやラジオのニュースや番組、ネット記事、SNSなどで繰り返してきました。 なぜなら、自分の暮らす場所のリスクを知ることが、災害から命を守るスタートだから
今度の「統計不正」は空前絶後の大問題だぜ - モノシリンの３分でまとめるモノシリ話
国土交通省の建設工事受注動態統計調査に不正があったと報道されているが、正確に把握している人はほとんどいないと思う。そこで、まとめる。 問題点は、「合算処理」と「二重計上」の2点。 このうち、重要なのが「二重計上」なのだが、先に「合算処理」から説明しよう。 ◆合算処理とは 合算処理とは、提出の遅れた月の調査票の数値を、後の月に合算して計上する処理のことである。 建設工事受注動態統計調査は、対象企業から毎月調査票を提出してもらう。この提出期限が対象月の翌月10日であり、非常に締め切りがタイトである。 だから、締め切りを過ぎて出されることが多々あった。 そうやって遅れて出された月の数値について、遡って修正するのも手間がかかる。 そこで、後の月に合算して計上していたのだ。 これは具体例で考えると分かりやすいので、下記のような例を想定してみよう。 ・ある企業は、1月分の調査票について、締め切り日（2
なぜ日本男子は世界で唯一､女性より幸福度が低くなるのか？
世界では『女性・高齢・低学歴の者ほど幸福度が低い』が、日本人はこれにすべて反しているという。Ranta Images - iStockphoto 「幸福度」を国別・男女別にみると、先進国や発展途上国を含むほとんどの国は女性のほうが男性より低い。一方、日本は逆に男性のほうが低い。統計データ分析家の本川裕氏は「OECDの統計を分析すると、世界のスタンダードは『女性・高齢・低学歴の者ほど幸福度が低い』が、日本人はこれにすべて反している」という――。 世界の中で日本人の幸福度は低いのか高いのか 本連載で以前、「男女格差ランキング120位は本当？ ｢女性が差別される国｣日本で男より女の幸福感が高い皮肉」というテーマを扱い、反響が大きかった。 今回はこの時とは別のデータを使い、やはり日本人の幸福度は、世界の傾向とは反対に女性の方が高い点を示すとともに、男女別だけでなく、年齢別、学歴別といったその他の属
菅内閣 「支持」33％ 内閣発足以降最も低く 「不支持」は46％ | NHKニュース
NHKの世論調査によりますと、菅内閣を「支持する」と答えた人は、先月より4ポイント下がって33％と、去年9月の発足以降最も低くなりました。一方、「支持しない」と答えた人は、1ポイント上がって46％で、発足以降最も高くなりました。 NHKは、今月9日から3日間、全国の18歳以上を対象にコンピューターで無作為に発生させた固定電話と携帯電話の番号に電話をかける「RDD」という方法で世論調査を行いました。 調査の対象となったのは、2090人で、59％にあたる1224人から回答を得ました。 菅内閣を「支持する」と答えた人は先月より4ポイント下がって33％と、去年9月の発足以降、最も低くなりました。 一方、「支持しない」と答えた人は、1ポイント上がって46％で、発足以降、最も高くなりました。 支持する理由では、「他の内閣より良さそうだから」が41％、「人柄が信頼できるから」が23％、「支持する政党の内
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https://twitter.com/tmaehara/status/1459087466871332891
みゅーもり on Twitter: "色んな論文のデータセットが収録されてる https://t.co/OgvmqKvB4T"
https://www.jstor.org/stable/2983064?seq=1
tomoy on Twitter: "とある輪読会で回帰モデルの変数選択について説明する機会があり、「統計学の授業でこう習いたかった」と考えていた資料案を具現化してみたらそこそこ見通しが良いものになった気がする。 自分の受けた授業では、目的がよく分からないままstep… https://t.co/kbMsCnXmFO"