統計値を見る上で錯覚のような事が起こるということを知りました![]()
例えば、A高校とB高校の平均点から優劣を集計した場合
A高校:男子90点、女子70点
B高校:男子85点、女子60点
単純比較すると、A高校の方が優秀なのかなと思ってしまいます。
ここに書かれていない事実は生徒の人数。
A高校:男子40人、女子60人
B高校:男子80人、女子20人
という人数割合だとすると、全体平均は
A高校:78点<B高校:80点
となり、2点差なので微妙ですが、
B高校の方が平均点は高いということになります![]()
もう一例を野球選手の打率で比較してみます。
A選手:.240(昨年)、.310(今年)
B選手:.263(昨年)、.333(今年)
打率だけを比較するとB選手の方が成績がよいように見えますが
2年間の打席数を考慮した打率に換算すると変化します。
A選手:24/100(昨年)、180/580(今年)=204/680=.300
B選手:105/400(昨年)、50/150(今年)=155/550=.282
A選手は2年間の成績では3割バッターということになります。
2年間の成績を足す意味は事例なので置いといて、![]()
平均値だけを比較すると誤った見方、捉え方をしてしまいかねないという
シンプソンのパラドックスという理論![]()
要は部分だけを見て判断するのと、全体を見て判断するのとでは
結果が相反することが起こるというものです![]()
今回、説明が長くなってしまいましたが、
何が言いたかったかと申しますと、
ワクチン接種をして重症化するリスクの統計値について報道や書き込みがあった場合、
この先接種が進んでいきますので、受けた人の分母が増えていきます。
絶対値だけで単純計算してしまいますと、接種を受けた方が重症化する人数が多く見えてしまうのです![]()
ワクチン接種をお勧めしている訳ではありませんが、報道する側の意図を
真に受けて安易に判断しないように![]()
という注意勧告
割合は、構成される目安はわかりやすいと
思いますが、数や量の方が大事なデータを
示している事がありますというお話でした![]()


