占いと統計学の違いをまとめてみたよ。
データの量と質
占い: 個々の人の未来を推測する方法です。しかし、占いの結果をデータ化や数値化するのは難しいことがあります。
統計学: 過去のデータを分析して性質を予測する方法です。正確な手法で集められたデータを使用します。
データ化・数値化できない:
占いは、抽象的な内容をデータにまとめることができません。
占い結果を可視化するのは難しく、当たる確率や当たらない確率を伝えるのも難しいです。
統計学は、データを数値化し、客観的に分析することができます。
占いの一部の例
手相・人相: 手相や人相は、膨大な経験則から因果関係を見極めていったものです。
しかし、その時その時で変わることが多く、長期的なデータ収集は難しいです。
占星術: ホロスコープをもとに性格と運勢を占いますが、同じホロスコープは作成できません。
データの取得が難しいため、統計学的データを取ることはできません。
心理学とバーナム効果:占いは心理学的なテクニックを使うことがあります。
バーナム効果という現象により、自分に都合のいい情報を信じやすくなります。
結論として、占いは統計学ではなく、経験則や心理学を使っているものと言えます。
もしあなたが占いに興味がある場合、その楽しみを大切にしてくださいね
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