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title: 名言_格言から学ぶ生物統計
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author: [森岡裕[SASユーザー総会世話人]](https://docswell.com/user/6484025)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 名言_格言から学ぶ生物統計 by 森岡裕[SASユーザー総会世話人]
published: July 09, 26
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# Page. 1

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BIOSTATISTICS QUOTES LECTUR E
名言・格言から学ぶ生物統計
統計家の言葉で振り返る、
研究設計・因果推論・可視化・モデル化・意思決定
2026年6月4日


# Page. 2

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なぜ名言を取り上げるのか
時を超えて残るフレーズには真理が含まれている
ある統計家のスタンスが凝縮されて表現されており，解析の理解や位置づけを助ける
陥りがちな間違いを警告してくれているものが多い
数式や理論だけでなく，それが生きた人間のなしたことであると肌感を持って考えられる
歴史的理解を深めらえる
統計家の名言を学ぶという発表は聞いたことがないが，意義はあるはず


# Page. 3

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Disclaimer
統計学者の言葉の中には，直接本人が述べたか，他の人がその人を代表するフレーズとして
定着させたかを判別できないものも多いです．100％の真実特定はしていません
フレーズは文献によって微妙に表現が違うことが多々あり，正確ではありません
統計家の相互関係や位置づけの図は，複数のLLMに相互検証させて作成したものですが
あくまで，目安程度のものと考えてください．高確率で誤りを含んでいます
統計家の名言調査や，各人のプロフィール検索にはLLMも利用しています
統計家の名言を学ぶという発表は聞いたことがないが，意義はあるはず


# Page. 4

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背景
時期
論争
内容
1900〜1930
Pearson vs Fisher
相関・分布中心か、推測・実験中心か
1930〜1950
Fisher vs Neyman–Pearson
p値か、意思決定としての検定か
1960〜1980
古典的推測 vs EDA
モデルよりデータを見るべきか
1980〜2000
伝統統計 vs 計算統計
1990〜現在
統計学 vs 機械学習
1990〜現在
Rubin vs Pearl
1940〜1970
頻度主義 vs ベイズ主義
確率の解釈をめぐる対立
解析的解法か、シミュレーションか
推論・解釈か、予測性能か
潜在アウトカムか、DAGか


# Page. 5

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# Page. 6

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PEOPLE
本日登場する先生方
RF
AH
Ronald A. Fisher
GB
A. Bradford Hill
George Box
オースティン・ブラッドフォード・ヒル
ロナルド・エイルマー・フィッシャー
DC
WD
Dav id Cox
デイヴィッド・ロクスビー・コックス
W. E. Deming
竹内 啓
たけうち
けい
John Tukey
ジョージ・ボックス
ジョン・テューキー
KP
FN
Karl Pearson
ウィリアム・エドワーズ・デミング
KT
JT
F. Nightingale
カール・ピアソン
YO
大橋 靖雄
おおはし
やすお
フローレンス・ナイチンゲール
CR
C. R. Rao
カリャンプディ・ラダクリシュナ・ラオ


# Page. 7

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01 / RONALD A. FISHER
"To consult the statistician after an experiment is
finished is often merely to ask him to conduct a post
mortem examination."
「実験が終わってから統計家に相談するのは、
しばしば“死体解剖”を頼むようなものだ」
RF
Ronald A. Fisher
推測統計学の父・実験計画法


# Page. 8

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01 / RONALD A. FISHER
"The object of statistical methods is the reduction of
data.
「統計手法の目的はデータの縮約である。」
RF
Ronald A. Fisher
推測統計学の父・実験計画法


# Page. 9

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GL4PQ4EL.jpg)

01 / RONALD A. FISHER


# Page. 10

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02 / A. BRADFORD HILL
"All scientific work is incomplete—whether it be
observational or experimental."
「すべての科学研究は不完全である。
観察研究でも実験研究でも同じだ。」
AH
A. Bradford Hill
疫学者・医学統計学者（1897-1991）


# Page. 11

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02 / A. BRADFORD HILL
“None of my nine viewpoints can bring
indisputable evidence for or against the causeand-effect hypothesis.”
「私の9つの視点のどれも、因果関係を決定
的に証明するものではない。」
AH
A. Bradford Hill
疫学者・医学統計学者（1897-1991）


# Page. 12

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ヒルの9原則（因果推論のガイドライン）
1.関連の強さ (Strength)
1. 統計上の関連性がどれくらい強いか。例えば、特定の要因に曝露された人の発症率が、そうでない人に比べて
圧倒的に高い場合、因果関係の可能性が高まります。
2.一致性 (Consistency)
1. 異なる場所、異なる時期、異なる調査者による研究でも、同じ結果が繰り返し得られるかどうか（再現性）。
3.特異性 (Specificity)
1. その原因が特定の疾患や特定の集団にのみ結びついているか。ただし、一つの原因が多くの結果を生むことも
あるため、現代では他の原則よりは重視されない傾向にあります。
4.時間的先行性 (Temporality)
1. 最も重要な原則です。「原因」は必ず「結果」よりも前に起きていなければなりません。
5.生物学的勾配（量－反応関係） (Biological gradient)
1. 原因となるものの量が増えれば増えるほど、結果（発症率や影響）も比例して大きくなるかどうか。
6.妥当性（もっともらしさ） (Plausibility)
1. 提唱された因果関係が、現在の生物学的・科学的な知識体系と矛盾せず、説明がつくかどうか。
7.整合性 (Coherence)
1. その因果関係が、既知の事実や自然史と矛盾しないこと。
8.実験的証拠 (Experiment)
1. 介入試験（その原因を取り除く、あるいは加える）を行ったときに、期待通りの結果の変化が見られるかどう
か。
9.類似性 (Analogy)
1. 既に認められている他の因果関係（例：別の似たような薬やウイルス）と似たようなメカニズムがあるか。


# Page. 13

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02 / A. BRADFORD HILL
“Scientific work is always liable to be upset or
modified by advancing knowledge”
「科学研究は常に、新しい知見によって覆さ
れる可能性がある。」
AH
A. Bradford Hill
疫学者・医学統計学者（1897-1991）


# Page. 14

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# Page. 15

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03 / GEORGE E. P. BOX
"All models are wrong, but some are useful."
"...the practical question is how wrong do they have to be to
not be useful."
「すべてのモデルは間違っている。しかし役に立つもの
もある。」
「問題はどこまで間違うと役に立たなくなるか、だ。」
GB
George E. P. Box
統計学者（1919-2013）


# Page. 16

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03 / GEORGE E. P. BOX
"Statisticians, like artists, have the bad habit of falling in love
with their models.
"The best time to build a model is when you have a problem."
「統計家は芸術家と同じで、自分のモデルに恋をしてし
まう悪い癖がある。」
「モデルを作るべき最良のタイミングは、問題に直面したとき
だ。。」
GB
George E. P. Box
統計学者（1919-2013）


# Page. 17

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# Page. 18

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDKVNP67G.jpg)

04 / JOHN W. TUKEY
"The greatest value of a picture is when it forces us to
notice what we never expected to see."
「図の最大の価値は、予想していなかったもの
に気づかせてくれることだ。」
JT
John W. Tukey
探索的データ解析の祖（1915-2000）


# Page. 19

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7PKV51ZJ8.jpg)

04 / JOHN W. TUKEY
"Far better an approximate answer to the right
question than an exact answer to the wrong question."
「間違った問いへの正確な答えより、正しい問いへの
近似解の方がはるかに良い。」
JT
John W. Tukey
探索的データ解析の祖


# Page. 20

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JVVZPYMJQ.jpg)

04 / JOHN W. TUKEY
"Exploratory data analysis can never be the whole
story, but nothing else can serve as the foundation
stone.
「探索的データ解析だけで全ては語れないが、基盤に
は不可欠である。」
JT
John W. Tukey
探索的データ解析の祖


# Page. 21

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGL4P9XJL.jpg)

04 / JOHN W. TUKEY
“ The data may not contain the answer. And you
should know that.”
「データに答えが含まれていない場合もある。それを
理解すべきだ。」
JT
John W. Tukey
探索的データ解析の祖


# Page. 22

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQYG2W57P.jpg)



# Page. 23

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/K74W5LKVE1.jpg)

05 / SIR DAVID COX
"The object of statistical methods is to make the
data speak."
「統計手法の目的は、データに語らせること
だ。」
DC
Sir Dav id Cox
比例ハザードモデル（1924-2022）


# Page. 24

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05 / SIR DAVID COX
“Statistical thinking is essential for sound
decision making.”
「健全な意思決定には統計的思考が不可欠で
ある。」
DC
Sir Dav id Cox
比例ハザードモデル（1924-2022）


# Page. 25

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJWG6VNZ72.jpg)



# Page. 26

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EZLY43L73.jpg)

06 / W. EDWARDS DEMING
"In God we trust. All others must bring
data."
「神は信じる。しかし、それ以外の人はデータを
持ってこい。」
※出典は不確かだが、品質文化の精神を示す言葉として広く引用される。
WD
W. Edw ards Deming
品質管理・統計的プロセス管理（1900-1993）


# Page. 27

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06 / W. EDWARDS DEMING
“Without theory, experience has no
meaning.”
「理論がなければ経験には意味がない。」
※出典は不確かだが、品質文化の精神を示す言葉として広く引用される。
WD
W. Edw ards Deming
品質管理・統計的プロセス管理（1900-1993）


# Page. 28

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G75M3LXQ74.jpg)

06 / W. EDWARDS DEMING
“It is not enough to do your best; you
must know what to do, and then do your
best.”
「ベストを尽くすだけでは不十分で、何をすべき
かを知る必要がある。」
※出典は不確かだが、品質文化の精神を示す言葉として広く引用される。
WD
W. Edw ards Deming
品質管理・統計的プロセス管理（1900-1993）


# Page. 29

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9J29ZLXWER.jpg)

06 / W. EDWARDS DEMING
“Variation is the enemy of quality.”
「ばらつきは品質の敵である。」
※出典は不確かだが、品質文化の精神を示す言葉として広く引用される。
WD
W. Edw ards Deming
品質管理・統計的プロセス管理（1900-1993）


# Page. 30

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DEY4RQ89JM.jpg)



# Page. 31

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJNYDKQD78.jpg)

07 / KARL PEARSON
"Statistics is the grammar of science."
「統計は科学の文法である。」
KP
Karl Pearson
数理統計学の創始者の一人（1857-1936）


# Page. 32

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE9PGVD8J3.jpg)

07 / KARL PEARSON
"Science is the classification of facts and the
recognition of their sequence and relative
significance.”
「科学とは事実を分類し、その順序と重要性
を認識することである。」
KP
Karl Pearson
数理統計学の創始者の一人（1857-1936）


# Page. 33

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE8DVP3ZED.jpg)



# Page. 34

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LELM51V17R.jpg)

08 / FLOR ENCE NIGHTINGALE
"To understand God's thoughts we must study
statistics."
「神の考えを理解するには統計を学ばなければ
ならない。」
※直引用というより、Nightingaleの思想をPearson/Galtonが表現したもの
FN
Florence Nightingale
看護の祖・公衆衛生改革者（1820-1910）


# Page. 35

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08 / FLOR ENCE NIGHTINGALE
“ It is observation that brings experience.”
「経験をもたらすのは観察だけなのである」
FN
Florence Nightingale
看護の祖・公衆衛生改革者（1820-1910）


# Page. 36

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# Page. 37

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0 9 / 竹内 啓
「『確率』や『リスク』の評価に当って大数法則が
成り立つ企業や社会の立場だけでなく、『一回限り
の事象』に直面しなければならない『個』の立場に
もっと注意を払うべきである。」
KT
竹内 啓
日本の統計学者・確率論・経済統計（1933-）


# Page. 38

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# Page. 39

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1 0 / 大橋 靖雄
「日本の医学にないものが二つある ―
生物統計とデータベースである。」
YO
大橋 靖雄
生物統計学者・UMIN・JCOG基盤整備（1949-2021）


# Page. 40

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1954 - 2021


# Page. 41

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1954
11 / C. R. R AO
"All knowledge is, in final analysis, history.
All sciences are, in the abstract, mathematics.
All judgements are, in their rationale, statistics."
「最終的に知識とは歴史であり、
科学とは抽象的には数学であり、
判断とはその根拠において統計なのである。」
CR
C. R. Rao
Cramér-Rao bound, Rao-Blackwell定理（1920-2023）


# Page. 42

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# Page. 43

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GL4PWXEL.jpg)

まとめ
統計解析業務を2-3年やった人であれば，今回紹介した名言を読んで，
なんとなく当たり前のことが言われてるなと感じたのではないでしょ
うか？
何言ってんの？？みたいなのは少ないはず
それはすなわち，私たちは先人たちが繋いで，当たり前にしてくれた
エッセンスの中で歩いているからに他ならないと思うのです
統計の数理的な側面，理論的な側面のみに注目してしまうとついつい，
それが生きた人間の紡いだものということを忘れがちですが
物事には人文学的な視点も大切だと思うのです
そんなわけで，今回こういった風変わりな発表をしてみました