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統計の本というよりは、ロジカルシンキングの本だった。
統計を裏付けにした言説も、一様に信用できる出来るものではなく、統計の扱い方によって、誤った主張をしているものもある、ということを理解すべき。
ダマされているかもしれない、ということを念頭に置いて生活していきたい。
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統計の日ってことでこれ読んでるけど,ところどころ微妙な感じ。反面教師?
“社人研調査では、「結婚願望なし」と回答した男女でも平均0.6人以上の子どもを希望している、という興味深い結果も報告されています…男女各1人あたりで0.6人ですから、男女1対あたりに換算すれば1.2人となり”p.35
えっ…!その回答した男女は独身独力での子育てを希望してるの?
これはその社人研のアンケートの設問を見ないと分からないけど,「結婚を望んでいるわけではないが,もし仮に家庭をもったなら,子どもは何人欲しいか」の回答だったとすると,男女二人分を足してしまうのはおかしい。統計の嘘を暴く本なのだが…。
“「年俸6万ドル+ボーナス平均2万ドル」の表現のほうが「年俸10万ドル-怠勤に応じ平均2万ドル減給」より、同じ期待値にもかかわらす心証がよい”p.96
これフレーミング効果の例として挙げられているけど,後者が嫌われるのは,雇い主の胸先三寸で年俸が0にもなり得るからでは?前者は少なくとも6万ドルもらえるのに対して,後者だと5人のうち4人が10万ドルで自分1人が無給ということが起こり得る。
期待値が同じでも最悪の事態が全然違うんだから,実質的に異なる選択肢。
あと,同業者である教員に対して受講生アンケートでの「裏技」を紹介してるとこも微妙。
できるだけ出席率の低いタイミングでアンケートを実施すべしとして,“荒天の日、交通機関が止まった日、飛び石連休の谷間など、事由は何でもかまいません”p.126
統計的に正しいとしても露悪的に過ぎないか?
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統計だから正しいというのは嘘。これからの社会はエビデンスベースで議論していかないといけないというけれど、そのデータの取り方や解釈の仕方には人間が絡んでいるから、統計は絶対ではないという前提を社会で共有する必要があると思った。統計教育でこれの一端を担保するにはどうしたらいいのかじっくり考えないといけない。
☆統計の読み方
情報をまず常識で一時審査
どのような目的で発信されているのかを読み、相手の立場に立って見る
☆統計には意図が必ずある
☆自分ならこのデータでどんな結論を出すかを考える
☆男女共同参画のために
消極主義:あらゆる差別を徹底的に排除する
積極主義:一時的に逆差別、アファーマティブアクションが必要という考え
<感想>
・統計だから正しいというのは嘘。これからの社会はエビデンスベースで議論していかないといけないというけれど、そのデータの取り方や解釈の仕方には人間が絡んでいるから、統計は絶対ではないという前提を社会で共有する必要があると思った。
統計教育でこれの一端を担保するにはどうしたらいいのかじっくり考えないといけない。
<まとめ>
批判的に読むこと:基となる命題(テーゼ)と対立命題(アンチテーゼ)を比較し、検証すること
記事に対して、もしそれが事実でなかったら?と考える
統計リテラシーを向上させるために
批判的に読む
常識を働かせる
5W1Hを確認する
制約条件がいくつもあるとき、どの制約がバインドしているかを見極める(縄が張っている状態)
ex:少子化の要因で効いてくるもの塗装でないもの
地方に住むから子だくさんではなく、子どもが欲しいから地方という逆因果もありうる
機会費用の考え方そのものが、少子化を妨げている?
教育に効果やメリットを求めすぎるのはタブーでは?
予想と反する結果が出たら、サンプリングの仕方が誤っている。
サイレントマジョリティに想いを馳せることが必要
統計を出して、それとまったく違う持論を言っても、統計があると読者は聞こう、読もうとなる。→炎上商法
移民がくるデメリットは語られるが、メリットは何かを考える
統計詐欺
結論先行型詐欺(言いたいことに都合のいい統計を使う)
主観的価値混入詐欺(〜すべきが入り込んでいる)
本来は価値判断は読者に任せるべき
感情的迎合詐欺
大衆が聴きたかっていることを言う(トランプ批判)
〇〇%優位の〇〇がp値(帰無仮説が真だと仮定してデータのような結果の起こる確率)
尤度:データのような結果が起こったときに帰無仮説が真であるか
結果を出したとたまたま「出た」は大違い
できるだけ海外のニュース、データを見る
ヘイトスピーチを見たら、科学的に正しい方法で反論し、どこが非科学的かを誰にでもわかるように説明する
夫婦別姓のような、変更が一部の人にとって不利益を被るような問題では、統計は意味をなさない
意見の強い人、弱い人がいるから
現象面(女性の数学者が少ないこと)があたかも一般的、本来的であるか���ようにすり替えたことが問題。
ヘイトスピーチは、言われている人たちでなく、言っている人たちの鏡に他ならない
統計迫害
統計ハラスメント:特定集団への悪意
少数者への異端視
人々の願望(地球温暖化は悪でない、進んでいない)を反映するようなデータの使われ方
肺がん増加の理由は寿命の伸び
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[手に取った理由]
「統計」が「暴走」って、どんな感じに暴走するの?と思ったから。
[感想]
頭に浮かんだ副題は「統計に騙されるな!」でした。
疑わしい統計記事の例題→ヒント→解答と解説→教訓の流れになっています。
参照資料として、後註に例題の出典が書かれています。例題は簡潔にまとめてありますので、詳細が気になった人は、自分で確認できます。
一部の不自然な統計に気付くヒントが詰まった一冊です。
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統計は時に悪用され、害悪までもたらす。タバコはガンと、二酸化炭素は温暖化と関係ない?隠された「意図」をあなたは見抜けるか