マーケティングリサーチ研究会

研究会で使用している良書紹介

■ 要約レジュメ

■ 統計でウソをつく方法　How to Lie with Statistics

Darrell Huff　講談社ブルーバックス　1988(1968)

第1章 かたよりはサンプルにつき物
サンプルの基礎には“ランダム”という性質がなければならない
サンプルは“母集団”からまったく偶然に選ばなければならない
→「母集団の中のすべての人あるいは物は、等しくサンプルに選ばれるチャンスがあるか？」
層化ランダム・サンプリング：母集団を既知の割合に比例していくつかのグループに分ける
質問者(面接者)によっても調査の結果は変わってくる
→どんな調査にもかたよりはつき物それがどんなかたよりかを見極めること

第2章“平均”でだます法
平均値は3種類：平均値（算術平均）、中央値（中位数）、最頻値（並み数）
→どの「平均値」が使われているのか？

第3章 小さい数字はないも同然
サンプリング数が十分な数であるかどうかに注意

第4章 大山鳴動ネズミ一匹
数字には常にプラスマイナスの誤差がある

第5章 びっくりグラフ
基準は何か？
縦軸横軸の比率

第6章 絵グラフの効用
アイ・アピール、視覚訴求力のあるピクトグラフ
イラストの与える印象が、実際の数字とずいぶん違うことがある

第7章 こじつけた数字
調査対象者が本当に思っていることを正直に答えるとは限らない
実際の数と割合のからくり
→1,000に対する10と,1,000,000に対する10、同じ数字でも割合がぜんぜん違う
都合のいい数字だけを見せることで、結果を操作できる（数字自体は信用のおけるものであっても、結果はかなりかたよったものになる）

第8章 因果はめぐる
物事の相関関係について
ＢがＡならＡはＢである？どれが原因でどれが結果であるか
喫煙が原因で成績が悪くなった？
成績が悪くなったので喫煙を始めた？
他の原因で成績が悪くなった？or喫煙を始めた？
ヘレン・Ｍ・ウォーカー“二つの事柄がともに変化する時に、そこにはかならず原因と結果があるに違いないと考えるのが、いかに愚かなことであるか・・・”

第9章 統計操縦法
「人々の平均睡眠時間は7，8時間」と言うよりも「平均睡眠時間は7．831時間」というほうが真実のように聞こえる？
％のトリック
何に対する％なのか？
商品：「軽くて経済的」＝「うすっぺらで安っぽい」

第10章 統計のウソを見破る5つのカギ
1. 誰がそういっているのか？（統計の出所に注意）
　調査結果が、特定の人間、団体の都合のいいものになっている場合、特に注意
2. どういう方法で分かったのか？(調査方法に注意)
　サンプルの大きさ、母集団に対する相関関係は？
3. 足りないデータはないか？（隠されている資料に注意）

★確立誤差、標準誤差★
どのような計算方法で出た平均か？
％は示されているが、もとになる数字のないもの
ある事象にいて、社会の認知度が高くなると、その事象例が増えたように錯覚する
4. いっていることが違ってやしないか？(問題のすりかえに注意)
調査対象者が本当のことを言っているとは限らない
元になった数字と結論の間に論理のすりかえがないか？
調査対象物(人)に対する定義が説明されているか？
5. 意味があるかしら？(どこかおかしくないか？)
細かすぎる数字には意味がない（本当らしくきこえても）
現時点での数字は将来にはあてはまらない