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だいぶ前に読んだから、詳細は既に覚えてないけど、メモが出てきたので転載しとく。



一般的に統計を読むときに注意するよう言われていることがまとまっている(だけな)ので、特に目新しいことはないかも (と言っても、初版が1968年だからそりゃそうか。むしろ目新しいことだらけだったら心配になる。)

大意はこんな感じ。ほぼ章のタイトル通りだけど。(「( )」内は僕の感想)

• サンプリングは正しくやらないと結果に意味がなくなる。ただし、完全にランダムなサンプリングも不可能。サンプリングの対象を意識しながら数字を読むことが重要。
• 「平均」が算術平均なのか、中央値なのか、最頻値なのかに気をつけろ。それぞれが全然違う値の場合がある。(ただ実際問題、平均値と言っておいて中央値を使うなんて例はそんなにあるの？ついでに、相加平均と相乗平均の意味の違いとかに言及してくれるといいのに。割と知らない人が多い。一応後の章で、算術平均と幾何平均は言及されてたけど。)
• 試行回数が小さいと意味のない値になりがち。コイン投げも100回程度の試行では50%にはならない。(そりゃそうだ)
• 平均は標準とは違う。そこに価値判断の根拠を求めてもしかたがない。(割と混同しがちではある)
• サンプルの確からしさは標準誤差や確率誤差で表すことができる
• グラフのメモリの比率を変えるとだいぶ印象が違う。あと、上下を切ってみたり。(これは枚挙に暇がない。たとえば「ひどいグラフいろいろ | Okumura's Blog」)
• 的外れな数字で論証をする。たとえば「著名な医者が吸ってるタバコを調べらところ、その27%がマルボロを他の銘柄より多く吸っていた。」とか、「驚くほど大多数 ー 78%もの従業員が不満を抱えている」など。(そりゃ、誰でも何らかの不満は抱えてるでしょうよ)
• 会計の数字にしても、パーセンテージになった瞬間、何に対する数字なのか曖昧になる
• 因果関係のない2つの事象(数字)の間に関係を作りたくなる誘惑に気をつけよ
• 当たり前だけどパーセンテージを足しちゃダメ
• 同じトレンドがずっと続くと仮定するのは危険 (仮設を立てる方法はいくつもある)

ポイントだけを挙げるならこんな感じか。

• 統計の出所に注意
• 調査方法に注意
• 隠されている資料に注意
• 問題のすり替えに注意。因果関係は確からしいか？