データをどう見るか


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From : 眞田

 

数字やグラフなどのデータは説得力を持ちます。

連日のように、感染者数〇名、死亡者数〇名、致死率〇%、と報道されると様々な感情が出てくることを確認できると思います。

データは説得力を持ちますから、私たちはその点を意識しなくてはなりません。どういった定義でその数字が出されたのか、どんな計測方法なのか、そういったところも見て考える必要があります。数字は定義によって自由に変えられますから要注意です。

 

 

よく「経済格差が学力格差につながっている」という話を耳にすると思います。「親の収入が高いと塾などの教育費にたくさんお金をかけられるが、親の収入が高くないと教育費にお金をかけられず、これが学力格差につながっている」という主張です。実際にデータを取ってみると親の収入が高いと子供の学力も高いという結果が出ます。

これは、もっともらしい主張ですし、データもあるから正しいと思うかもしれませんが、まだ結論は早いです。経済格差と学力格差には、相関関係はあるが、因果関係があるとは断定できない、といえるだけです。相関の関係があるのと、因果の関係があるのは別です。

 

この相関関係だけではこうも考えられます(仮説の一つ)。

「知能指数は遺伝の影響が強いことがわかっている。知能指数が高い人は収入が高い傾向があるだろうし、知能指数が高い親からは知能指数が高い子が生まれる可能性が高いだろう。結局、経済格差が学力格差を生んでいるというよりは、知能指数の高い親から知能指数の高い子が生まれているだけではないのだろうか」

そしたら次は、親の収入と親の知能指数と子の知能指数の相関を見ていってまた考えていくのです(ただし、この話はセンシティブで優生思想につながる話だからデータは出てこないでしょう。少なくとも私は見たことありません)。これを繰り返すことによって因果関係に近づいていけますが、因果関係そのものに到達することは難しいです。なぜなら因果関係をみたければ、比較する対象以外は同一条件で結果を見なくてはならないからです。

 

多くの人は相関関係と因果関係を混同してしまっているので、情報やデータを受け取るときにはこの点を注意して受け取らなくてはなりません。逆に自分の主張を通したければ、相関関係をさも因果関係のように表現したデータを付随させれば、説得力が生まれてうまくいくかもしれませんね。

 

そういえば、この塾のホームページにも「入塾後、73.9%の生徒が成績が上がった!」みたいに謳っていますが、これだって怪しいものです。算出したデータは何に基づいているのかも書いてないですし。

これは成績が上がった人÷卒業生で単純に算出したものだったと記憶していますが、自由に数字は操作できます。卒業生といっても「1年間在籍した人」「2年間在籍した人」など但し書きをつければ、ぐんと%は上がります。1年生から塾にいたら、ほとんどの人が順位を更新するだろうし、逆に3年の秋に入塾してきた子は、順位を更新することは難しいだろうと想像できますよね。

数字って客観的なデータのように感じますが、実は自由に操作できるのです。だから73.9%と書いてあったとしても全く信用できるものではないということです。

 

しかも、これは3,4年前のものだから今は違います。でも、この塾が続く限りはずっとこのままでいってやろうかと今は思っています。みんなが大人になったときまたこの塾のホームページをのぞいてみてください。「10年前のままじゃん!」というツッコミを待っています。

 

話は逸れてきましたが、数字やデータに騙されないでね、そして自分の主張を通したいときは、数字やデータをうまく使うといいよ、という話でした。