１．「少数の法則」
「日本にある１７２４の市町村で大腸がんの出現率を調べたところ、出現率が低い市町村の大半は人口密度の低い田舎でした」
これは事実ですが、あなたはこの統計結果から何を思いますか？ 「田舎は水や空気がキレイで新鮮な食材が手に入り、ストレスも少ないから、がんになりにくいのだろう」と結論づけたりしませんか？
次の統計結果も真実です。
「日本にある１７２４の市町村で胃がんの出現率を調べたところ、出現率が高い市町村の大半は人口密度の低い田舎でした」
すると今度は「田舎は飲酒率や喫煙率が高くて、質の高い医療を受けにくいから、がんにかかりやすいのだろう」と思ったりしませんか？
私たちは、出現率の高低を田舎のもっともらしい要因で説明してしまいがちですが、実は本当の理由は、田舎の人口が少ないからなのです。田舎はサンプル数（＝人口）が少ないため、実際の出現率が他の市町村と同じであっても、その統計値は極端に高かったり低かったりすることが起きやすいのです。まだ納得がいきませんよね。説明を続けましょう。
１７２４の市町村の中には１８９の村が含まれており、人口がもっとも少ない村はたかだか２０人です。もし実際のがんの出現率が１０％だった場合、この村で、その統計値が０％（つまり、がん患者が２０人中０人）になる確率は１２.２％もあります。しかし０％になる確率は、１００人の村では０.００２７％、１０００人の村では限りなくゼロに近くなります。
同様に、実際のがんの出現率が１０％だった場合、人口２０人の村で、その統計値が２０％（つまり、がん患者は２０人中４人）以上になる確率は１３.３％もありますが、人口が１００人の村では０.２％、１０００人の村ではほぼゼロになります。
このように、サンプル数が少ないと、単なる偶然によって極端な結果が出やすくなるのです。そのようなデータに基づいて、主観的に法則性を見出してしまうことは「少数の法則」と呼ばれ、トゥバースキーとカーネマンによって１９７１年に提唱されました。
よくテレビ番組で３人にある食品を食べ続けてもらったら、全員、減量に成功したとか、ＣＭで１０人がサプリメントを飲んだらその内７割の人の血圧が下がったなどは、いずれも統計的に効果があるとはいえません。気を付けましょう。
２．見聞きしたことを都合よく解釈する確証バイアス
下の図ａ～ｃをどう読みますか？
横読みではアルファベット、縦読みでは数字と思い込んでいると、あれ不思議、真ん中はどっち？ ということになります。たった一つの解釈しか頭に浮かばず、他の可能性の存在には気付かずに判断してしまった人もいるのではないでしょうか？
先の「少数の法則」でもみられたように、固定観念がアンカーとなって、サンプルサイズを考慮せず、見たいものだけを見て、聞きたいものだけを聞くことは確証バイアスと呼ばれます。つまり、選択的知覚による偏った情報で判断して「わかったつもり」になってしまうのです。
"少数" - Google ニュース
June 08, 2020 at 05:32PM
https://ift.tt/3fduIRh
「少数の法則」の罠…がん“出現率”が高いor低いのは、両方とも人口密度の低い田舎？ - Business Journal
"少数" - Google ニュース
https://ift.tt/39ec7kW
Shoes Man Tutorial
Pos News Update
Meme Update
Korean Entertainment News
Japan News Update
No comments:
Post a Comment