今回は、統計学におけるバイアスについて解説していきます。

 

ちなみにバイアスとは、傾向、偏向、先入観、データ等の偏り、のことを指します。

バイアスが恐ろしい理由は、認識が偏ることで判断を誤ってしまうことです。

 

 

そんな恐ろしいバイアスですが、この記事を読むことによって……

・バイアスをかけない事の難しさ

・ランダムの難しさ

・上記2点の重要性

これらが理解できるようになるでしょう。

 

 

記事(文字)を読むのがダルい!って方は動画で聞き流してもOKです。

 

 

 

 

 

 

 

■バイアスについて

知らず知らずのうちにかかっているのがバイアスです。

その時点で統計学などに必要な、ランダム性は失われてしまいます。

 

 

 

 

例えば。

日本から一番近い国はどこですか?

と質問されたとします。

少し考えてみて下さい。

 

 

 

 

 

 

 

何が思い浮かびましたか??

 

この質問は、私がセミナーなどでよく聞く質問なのですが、回答としては……

韓国、中国、台湾、ロシア、など。

殆どの受講生が、これらの国名を挙げます。

 

 

日本から一番近い国

 

と聞いた時点で、物理的な距離で考える人が殆どなんです。

 

 

 

質問が漠然としていて、ずるい気もしますが、次のような視点で回答する事も出来るはずです。

文化的に近い国

国民性が近い国

地政学的に近い国

日本と同じ島国

……etc

 

何が一番、日本に近いのか。

これによって回答は変わるはずです。

 

 

ですが、ただ単に日本に近い、と聞いた場合。

物理的な距離の近さを答える傾向が高いようです。

 

 

このように私たちは、知らず知らずのうちに多くのバイアスをかけて物事を判断しているのです。

そしてコレは、大変恐ろしいことです。

 

 

 

 

 

 

 

 

■統計学におけるバイアスの前提

統計学という学問では、バイアスの掛かっていないサンプリング調査を前提としています。

傾向、先入観、データの偏りなどによる認識の歪み、といった要件を嫌うのです。

 

 

研究開発などの分野で、バイアスの掛かった調査結果をもとに製品開発などを行えば…。

どこかの企業の回し者と疑われても仕方がない状況になってしまいます。

 

 

ですので統計学では、

1.バイアスが掛かっているかを判断したり、

2.どうすればバイアスが掛からないようになるかを研究、調査する

ことも重要になってきます。

 

これは学問としての統計学に必要な一面です。

 

 

一方で、バイアスの掛かったデータこそが重要な意味を持つ場面もあります。

特にビジネスにおいて統計学を用いる場合は、バイアスが掛かっていることが逆に重要になる場面が多くあるのです。

 

 

なんだか、意味が解らなくなってきましたよね?

大丈夫です。

 

 

次の章では、具体的な例で考えてみましょう。

 

 

 

 

 

 

 

■アンケートはがきの目的
~ビジネスにおける統計学の活用~

例えば、書籍を購入した、マンガを購入した、CDを購入した。

このような買い物は誰もが一度はしたことがあるはずです。

 

 

と同時に、購入した書籍やCDなどの中にアンケート用のハガキが挟まれている事もご存じですよね。

アンケートに回答する、しないは個人の自由ですが、アンケートの目的は何だと思いますか?

 

 

アンケートハガキの内容は、さまざまかと思います。

ですが、出版社や音楽業者が求めているのは、購入者の情報です。

 

 

具体的には次の通りです。

購入者は……

・どんなアーティスト、著者、ジャンルを支持しているのか?

・どんな興味を持っているのか?

・どの点が面白い・満足と感じているのか?

……etc

このような情報を、アンケートで集めたいのです。

集めた情報を次回作に繋げて、より購入者の満足いく作品を作りたいからです。

 

 

このように、支持層についての情報を収集する事は、バイアスのかかった情報になります。

統計的には問題があるものの、出版社や音楽製作会社にとっては価値のある情報です。

 

 

集めた情報には、支持層というバイアスが掛かっていますが、それなら統計学は必要ないのか?

と言うとそうではありません。

 

その情報の扱いに統計学が必要になるのです。

※このあたりは別の機会に詳しく解説します。

 

 

アンケートハガキを集めて、「なんとなく、こんな感じがする」 という結果に繋げては勿体ないのです。

より具体的に統計学をどのように使うか、については別の機会にお話ししたいと思います。

 

 

というのも、統計学で使用する様々な用法を先に学ぶ必要があるからです。

誠意製作中ですので、期待してお待ち頂けたら幸いです。

 

 

ちなみに、私のバイアスが掛かっている情報になりますが。

コロナ過の影響もあって、家でVODなどの動画視聴サービスを利用する機会が多くなりました。

 

最近では、YouTubeなどの動画を観ることができるTVもありますので

より大きい画面で動画や映画やドラマを楽しむことができます。

 

 

個人的な意見を含みますが、

・割と多くの映画が存在する

・むかし見逃したドラマが多く、一気観したい!

・アニメも楽しみたい!

・マンガや書籍も読みたい!

 

 

このような欲張りな私でも、割と満足できたVODサービスが

U-NEXT

になります。

 

21,000本以上のタイトルがある!とかは、ほかのVODサービスとの競争によって

どのサービスも増えていくと思いますので、そこまで選ぶポイントにしていませんが。

 

 

U-NEXTのサービスの中で、「これは大きいな」と感じているのが

毎月貰える1,200円分のポイント

 

これ、結構使えます。

 

 

U-NEXTのサービスで使えるポイントなのですが、

・新作映画のレンタル代にしたり

・マンガを購入したり

・書籍を購入したり、

・ポイントが90日持ち越せたり

 

と、ちょうどいい感じで得した気分を味わえます。

 

しかも今なら31日間の無料トライアルをしておりますので、

試しに暇つぶし目的で 1か月間だけ登録するのも良いかもです。

 

 

 

 

 

 

話を戻します。

今は統計学の中身については、理解できなくても大丈夫です。

手ぶらで統計学が理解できるように、このシリーズでは時間をかけてお話していきます。

 

 

現時点では、こういうものなんだなぁ。

と、理解できていればOKです。

 

 

統計が解るようになるころには、次のように思考していることと思います。

「何百通ものハガキが届かなければ、統計を取る意味が無い」

と考えるのが、統計を知らない人

『アンケート結果が少ないときこそ、統計学の出番だ』

と考えるのが、統計を知っている人

 

 

 

 

 

 

■まとめ

 

如何でしたか?

今回ご紹介したように、バイアスは知らないうちに掛かってしまうものです。

 

これは統計だけでなく、日々の生活の中で色々なものを先入観を持って見てしまう事に繋がります。

実に恐ろしいことです。

 

できるだけ気を付けていきましょう。

 

 

 

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