【核心】統計学の権威が語る、「データスキル」の学び方
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昨日の記事ではコミュニケーション＝伝えるためのチャート作成の方法を解説しました。
【保存版】データは、こうして「視覚化」せよ
https://newspicks.com/news/5281306
データをうまく視覚化する秘訣はいきなりチャートを作らない、誰のためになにを伝えるのか具体的なメッセージを作ることから、とお伝えしました。
そのメッセージは、本記事に書かれているデータありきで何か言えそうなことを語るのではなく、問題や目的を明確にしてデータサイクルをまわしながら見つけていくものだと思います。
昨日の記事にすこし疑問を持たれた方、もっと深掘りたい方、チャートを見る側のリテラシーを知りたい方などなど、ぜひ、合わせてお読みいただけるとうれしいです！
注目のコメント
データの取扱いというのは、本当に難しく、そして、数字などのファクトを読み取り、正しく分析し解釈することは、世の中にとって極めて重要です。逆に言えば、同じデータであっても、本質的理解を欠いていれば、あるいは、恣意的に、事実とはいえない解釈を導き出すことが可能になってしまう、ということです。
例えば、「〇〇の薬が効いた」、「うがい液が効果がある」、「△△をすると、◇◇になる確率が〇％高まる」・・・といった表現が、残念ながら世にあふれていますが、こういったことは、かなりの数の被験者について、前提を正しく設定して、精緻な比較試験を行い、その生データに必要な統計学的調整などを加えた上で、はじめて言えることです。
例えば、薬の有効性は、大規模な治験を行い、当該疾患を有する患者さんを、その薬を投与するグループと、プラセボ（偽薬）又は標準的な薬を投与するグループとに分けて、統計的に優位な差があるか、ということを証明して、はじめて言えることです。
また、「たばこを吸うと◇◇病になるリスクが〇％高まる」という話は、多数の人間を長期間観察し、喫煙以外の要因（年齢、食事や運動などの日常生活、既往症等々の違い）の影響を取り除く複雑な調整等をして、はじめて分かることです。
ですから、新型コロナ禍で、国民的関心の高いこうした事項について、責任ある立場にあるはずの方々から、データ分析や統計の知見をお持ちとは思えない、無責任なあるいは過度に楽観的な「見解」が飛び出す度に、この国は、だいじょうぶかいな・・・、と心配になります。
ちなみに、わたくしは、厚労省に入って仕事をする中で、政策立案の前提となるデータの提示のされ方に「ん？これを鵜呑みにしちゃ、いけないんじゃないか？」と疑問を抱き、根拠に基づく政策立案・客観的な説明をきちんと行えるようになろうと、留学して「パブリックヘルス」を学びました。
自分は知らないことばかりだと、今も常に思う日々です。新型コロナの拡大で、世界はデータの洪水に見舞われました。
パンデミックという現象を、さまざまな角度の数字で分析は大きな前進だった一方で、怪しいデータもたくさん登場し、インフォデミックという言葉も取りざたされました。
今回取材した統計学の権威であるシュピーゲルホルター氏は「データリテラシーは現代の必須スキル」だと言います。
とはいえ、それを身につけるためには、統計学の難しい公式や、データサイエンスのアルゴリズムが必要だという話ではありません。むしろ、データから、何かを学ぶためには「アート」が必要であり、それを実現するための、データサイクルというものがあるのだと指摘しています。
今や欧米で引っ張りだこのシュピーゲルホルター氏への直撃取材から、ぜひ新たなデータへの気付きを得ていただければ幸いです。それを、「アート」と呼ぶのかは表現の問題でしょうが、データそのものは何も語らず、仮説だったり解釈だったりが大事という意味だと理解しました
昨日の記事でもコメントしましたが、今日の記事の例であれば、100人中6人なのか7人なのかの違いを「2割多い」というところだけを強調して伝えるのが良いのかはケースバイケース
また、仮にこれが有意に相関していたとしても、例えばベーコンを食べる人、というのが何らかの属性を表していた場合は(豊かな人は食べる、逆に貧しい人は食べる、最近の人は食べる、特定の人種は食べるなど)、そちらが真因かもしれない、という昨日もあった相関≠因果という問題もあります
また、教科書的には「仮説なく分析してはいけない」と言われますが、いろいろな軸をとってみてそこから仮説が生まれることも往々にしてあって、記事の例だと死亡場所と死因(コロナ)にフラグ立てをしてグラフ化したから見えてくる仮説もあるのは実務的な感覚ともよく合います
