集計の落とし穴
統計学には「シンプソンのパラドックス」
という概念があります。
これは、「母集団全体で出した結論」と、
「サブグループごとで出した結論」とが、
逆になる現象のことです。
たとえば、「全体だけ見たらAが悪い」という
ことでも、「グループごとに分けてみたら
実はAの方が良い」・・・といった逆転現象
が起きることを言います。
全体最適と部分最適とは異なる・・・とも
言えます。
言えるのは、「単純な全体平均だけで
因果関係を語ると本質を見誤りかねない」
ということです。
・・・・・・・・・・
例えば、かつてコロナワクチンの是非が
いろんなところで論議されました。
ワクチン接種者と未接種者で死亡率を
比較したとき、ワクチン接種者の死亡率
が「９％」で未接種者の死亡率が「４％」
だったとします。
このデータを見れば「接種者のほうが
危険」に見えます。
しかし、その裏側の分母の属性まで
分解して見ると、まったく逆の現象が
隠れているかもしれません。
どういうことか？
実は、この統計でのワクチン接種した人
の多くはそもそも「高齢者や重病者」が
多く含まれていて、逆に未接種者のほう
には「若者や健康な人」が多く含まれて
いた・・・としたら？！。
単純に「ワクチン接種者」という括りだけで
比較検討するところに盲点・ワナが隠さ
れています。
極端に言えば、病床に臥せっていてもう
余命わずかな人にワクチンを接種させて
「（ワクチンを接種して）死亡率が高い」と
得たデータと、１０代でバリバリ元気な
スポーツ選手が「（ワクチンを接種せず）
死亡率が低い」と得たデータとでは比較
することがおかしい！ということです。
これが冒頭に書いた統計学の
「シンプソンのパラドックス」です。
こうした情報操作にも似たインチキは
世間ではよくまかりとおっています。
入試の合格率、治療効果、警察の人種
別逮捕率・・・などいろんなところにその
ワナが潜んでいます。
数的リテラシーが低いと、数字のトリック
にまんまと騙されます。
重要なのは「分母にある数字の内訳」を
見ようとする論理的思考力です。
「論理的思考を我流で済ませていた」・・・
という人は我流なるがゆえに思わぬ
落とし穴に嵌る危険性があります。
「論理的思を勉強し続ける姿勢」を持ち、
世間・会社で流れている話や噂を鵜呑み
にせず、キチンとした思考力で制御して
いく気持ちを維持することは大切だと
思います。
私の著書 ２冊＋電子書籍１１冊
お金の教養シリーズ ５冊
組織マネジメントシリーズ ４冊
ビジネス人生論シリーズ ２冊
（アマゾンの電子書籍）
http://www.amazon.co.jp/-/e/B00VUO7NIC