7%、そのうち「人に相談できない」人は85. 5%にまで達した。これを受けて、今回のキャンペーンでは、男女に共通する悩みでありながらも公には語られることの少ないムダ毛をめぐる声を代弁している。 SNSでは、密かな悩みを抱えてきた人たちから、大きな反響を得てきた。すね毛を剃りたいけれど勇気が出せないという男子高校生、アトピーやアレルギーで剃りたくても剃れない女性たち、「こんな悩みは私たちの世代で終わらせてほしい」という訴えも聞かれた。この結果を受けて、「多くの人が閉塞感を感じていたことに気がつきました」と畑谷は言う。 ファッションは簡単に着替えられるし、ヘアスタイルもアレンジが可能だ。しかし、体毛に関しては、TPOに合わせて自在に変えることは難しいし、自分の体により近く、よりパーソナルで、「自分らしさ」に直結する領域と言えるかもしれない。だからこそ「自由に決めたい」と大多数の人が思っているのに、実際には自由は認められていない──多くの人の実感はそんなところなのかもしれない。 アンケートでは「気分によって毛を剃っても剃らなくても良い」と考える人は80. 5%、「ファッションや髪型のように、剃ることは自分自身で自由に決めたい」は実に90. 2%にも達した。若い世代を中心に、体毛の手入れに対する意識は、「エチケット」から「個人の自由」とみなす方向へ大きくシフトしつつあり、今は過渡期にあるようだ。貝印広報宣伝部宣伝リーダーの齊藤淳一はこう語る。 「ファッションやヘアスタイルは、楽しくてワクワクするものなのに、なぜか体毛となるとネガティブな存在になっているのは、カミソリメーカーとしては悲しい事態です。そんな現状を打破したいという願いがありました」 アンケートによれば「男性が体毛を処理しても良い」と考える人は89. 8%に達する一方で、「女性が体毛を処理しなくても良い」は42.
特に、思春期以降は脇毛(ワキ毛)も生えてくるので、さらにムダ毛に敏感になってきます。とはいえ、浅い知識で自己処理をするのは危険と紙一重。一番身近な女性の先輩としてお母さんが、一緒に考えてあげましょう。 高校生のムダ毛処理に適した方法とは?
中・高校生は美容やおしゃれに興味を持っている年ごろ。ムダ毛の悩みを持ちはじめたということは、娘さんが大人になってきている証拠です。一番身近な女性の先輩でもある母親と一緒にサロン脱毛を始めることで娘さんのおしゃれや美容の相談にのったり、母娘で美容の情報交換が出来れば、より母娘の会話が増えて絆が深まるはずです。 娘さんがムダ毛を気にしだしたら、一度母娘でサロンを訪ねてみてください。
本書がこれまでのテキストと大きく異なるのは,具体的な応用例を通じて計量手法の内容と必要性を理解し,応用例に即した計量理論を学んでいくという,その実践的なアプローチにある。従来のテキストでは,まず計量理論とその背後の仮定を学び,それから実証分析に進むという順番で進められるが,時間をかけて学んだ理論や仮定が現実の実証問題とは必ずしも対応していないと後になって知らされることが少なくなかった。本書では,まず現実の問題を設定し,その答えを探るなかで必要な分析手法や計量理論,そしてその限界についても学んでいく。また各章末には実証練習問題があり,実際にデータ分析を行って理解をさらに深めることができる。読者が自ら問題を設定して実証分析が行えるよう,実践的な観点が貫かれている。 本書のもう一つの重要な特徴は,初学者の自学習にも適しているということである。とても平易で丁寧な筆致が徹底されており,予備知識のない初学者であっても各議論のステップが理解できるよう言葉が尽くされている。 (原著:INTRODUCTION TO ECONOMETRICS, 2nd Edition, Pearson Education, 2007. )
1 研究とは 1. 1. 1 調べ学習と研究の違い 1. 2 総合的探究の時間と研究の違い 1. 3 研究の種類 1. 2 研究のおもな流れ 1. 2. 1 卒業研究の流れ 1. 2 研究の流れ 1. 3 科学者として 2.先行研究を調べる 2. 1 本の調べ方 2. 1 図書館で調べる 2. 2 OPACの利用 2. 2 論文の調べ方 2. 3 論文の種類 2. 3. 1 原著論文(査読論文) 2. 2 総説論文と速報論文 2. 3 研究論文と実践論文 2. 4 論文の読み方 2. 4. 1 論文の構成 2. 2 論文の記録 3.データを集める 3. 1 大規模調査データの利用 3. 1 総務省統計局 3. 2 データアーカイブの利用 3. 2 質問紙調査 3. 1 質問紙の作成方法 3. 2 マークシート式の質問紙の作成 3. 3 Webによる質問紙の作成 4.データの種類を把握する 4. 1 尺度水準 4. 1 質的データ 4. 2 量的データ 4. 3 連続データと離散データ 4. 2 データセットの種類 4. 1 時系列データ 4. 2 クロスセクションデータ 4. 3 パネルデータ 4. 4 各データセットの関係 4. 3 データの準備 4. 1 基本的なデータのフォーマット 4. 2 SQSで得られたデータの整形 4. 4 Googleフォームで得られたデータの整形 4. 4 JASPのデータ読み込み 4. 1 データの読み込み 4. 統計学入門 練習問題 解答. 2 その他の操作 5.データの特徴を把握する 5. 1 特徴の数値的把握 5. 1 データの代表値 5. 2 データの散布度 5. 3 相関係数 5. 2 特徴の視覚的把握 5. 3 JASPでの求め方 6.データの特徴を推測する 6. 1 記述統計学と推測統計学 6. 1 データの抽出方法 6. 2 標本統計量と母数 6. 3 標本分布 6. 4 推測統計学の目的 6. 2 統計的検定 6. 1 仮説を設定する 6. 2 有意水準を決定する 6. 3 検定統計量を計算する 6. 4 検定統計量の有意性を判定する 6. 5 p値 6. 3 統計的推定 6. 1 点推定 6. 2 区間推定 6. 4 頻度論的統計 6. 5 JASPにおける頻度論的分析の実際 7.ベイズ統計を把握する 7. 1 ベイズの定理 7. 1 確率とはなにか 7.
将来の株価の値上り値下りを、予測しほぼ当てることが出来ますか ・・・? もし出来るのなら、予測をもっと確実にするために、相場観を磨かれると良いです。 もし出来ないなら、将来起こるかもしれない可能性を冷静に吟味するために、統計学を学ばれると良いです。 この本は、ファイナンス理論に欠かせない統計学を本質的に理解するための足掛かりが欲しい人に、最適です。 ただ、教科書として使うことを前提に記述されているせいか、数式の導出過程が省略されており、自分で過程を考え確かめながら、読まなければなりません。 また、基礎的な理解が不足している項目は、別途関連項目を調べなければなりませんので、理解するのに時間がかかるかもしれませんが、自分で調べ考え抜くことで、次のステップに進むための基礎固めになります。 残念なのは、練習問題 12. 1 の解答に記載されている t 値 が ? なのと、練習問題の解答が省略されすぎていて、独習者に不親切な点です。 一般に販売しているのですから、一般の読者や独習者に配慮して、数式の導出過程や解答をもっと丁寧に記述することを検討されたら良いです。 今後の改訂に期待しつつ、☆4つとしました。