デマや偏向報道に騙されない"本当に正しい統計データの読み方"入門
コメント
注目のコメント
今でも「平均・分散・メディアン」の域から出ないことも残念。検定の話とか、条件付き確率とか、組み合わせの話とか、相関・因果なども重要だと思います。もちろん、難しい概念ですし全員ができるべきとも思いません。
あと、人は信じたいものしか見ないということ以外に、誤解を招く報道の多くが客観性や統計に対する理解を欠き、報道側が報道したいように伝えている様に見えることもあります。流石に伝える側は自分が何を伝えていて、それが正しい情報であるかは確認すべきと考えます。字面や表面の数値だけを鵜呑みにして
情報判断をするのはよくない。
統計リテラシーを高め、クリティカルな視点で
データの確認とその背景を理解することが重要
という内容の記事。
では、統計リテラシーを高めるにはどうすべきか?
→ "3つの代表値と誤差を正しく理解"
3つの代表値とは
・平均値
"データの対称性が強ければ、平均値はデータの中心を指す指標として大きな意味を持ちますが、逆に非対称性が強い場合は中心を指す指標としては弱くなってしまいます。"
https://to-kei.net/basic-study/basic/average/
・中央値
"観測値を大きさ順に並べ、その真ん中に位置する観測値"
https://to-kei.net/basic-study/basic/median/
・最頻値
"観測値の中で、最も頻繁に観測された数値を指す"
https://to-kei.net/basic-study/basic/mode/
(上記株式会社AVILEN運営メディアより引用
https://avilen.co.jp/company/member/)
これら中学・高校で学習する内容なのに、
結構活用できてない人が多すぎです。
少々厳しくいうと、
"標準偏差"、"分散"を求めるのに必死こいて、
公式を覚えようとする
受験の為の数学教育の弊害だと言えるでしょう。
とはいえ、ぼくもそのうちの一人でした。
ただ、そこの重要性に大学生の今になって気付けたのは、
"アンテナを張って情報のインプット・アウトプット"を
行う習慣を心掛けているからです。
情報が多量に入る、
又それに関する自身の言動が増えると、
"発信に対して責任意識を持つ"ようになり、
自分の中でも取捨選択を行うようになります。
情報の取捨選択のためには、
一例として"代表値"や"誤差"が利用できます。
しかし、そこで自分の情報が確実に正しいと
安堵するのではなく、
自分の考えに対しても常にクリティカルで、
情報をアップデートしていく必要があると考えます。これも身も蓋もないこと言うけど、統計リテラシーなんてものを仮に全世界の人が習得したところで何の意味もない。人は事実を信じるのではなく、し自分が信じたい事実だけを真実と思い込みだけだからです。事実とか統計なんかあまり意味はなく、信じたいものを裏付けするように事実を無意識に改ざんする。ネット上にあまたいる統計坊やなんて酷いもんです。自分の主張に都合のいいデータしか言わない。人間なんてそんなもんです。
また、デマが拡散するのは人間が感情に基づいて行動するからです。大学教授だろうが、大企業の社長だろうが、感情に基づいた行動を後から理屈付けして納得しているだけです。 人間なんてそんなもんです。