統計でウソをつく法 の商品レビュー

ダレル・ハフ(著者)

2018/10/20

数式を使わないで統計学の話題を解説。よくその数字の出所を考えないとだまされる。だますつもりがなくても間違えた結果を表す。う〜む、難しいものだ。それがよく分かったけど、統計数字にだまされないようにするのはなかなかタフだな。

2018/10/09

昨今の新書ではよくある、人を喰ったようなタイトルだが、原書も同じく How to lie with statistics である。
1968年に著されたロングセラー。

要するに、論文や新聞などで掲出される統計データは、かならずしも正しくないという事を前提に考えなさいということである。様々な例を上げてその誤謬のありかたを示すが、当たり前の話が多く正直あまりためにならなかった。

小数点とは「不確実なものを、正確さの香りで包み隠す」ものである、という表現は訳が秀逸。

2018/10/08

昨今の新書ではよくある、人を喰ったようなタイトルだが、原書も同じく How to lie with statistics である。
1968年に著されたロングセラー。

要するに、論文や新聞などで掲出される統計データは、かならずしも正しくないという事を前提に考えなさいということである。様々な例を上げてその誤謬のありかたを示すが、当たり前の話が多く正直あまりためにならなかった。

小数点とは「不確実なものを、正確さの香りで包み隠す」ものである、という表現は訳が秀逸。

2018/09/27

これを読むと、いかに身の回りでデータに騙されている事がわかる。逆にきちんと正確なデータで説明しないといけない事もわかる。

サンプルの片寄、平均の母数の取り方、少なすぎるサンプル、小さな差を大きくとらえる、グラフの書き方、数字のこじつけ、直接関係のない因果関係、などで「ウソをつける」

ウソを見破るには、データの出典、調査方法、足りないデータ、問題のすり替え、おかしさが無いか、をチェックする。

2018/08/04

　この手の統計（モドキ）の利用（悪用）のされ方をテーマにした本は数多く世に出されていますが、本書のオリジナルは1954年に出版されたものとのこと。まさに「先駆け」です。
　内容はこれといって新しいものはありませんが、それは本書が先陣を切っていたのですから当たり前で、むしろその後に発行された本が、本書を凌駕していないということですね。
　説明に使われている例示は馴染みのないものも多いのですが、それも「時代」と「場所」の違いであり、“その頃は、こんな時代だったんだ”と新たな気づきにつながるものでもあります。

2018/07/29

「統計を学ぶ」というのは2通りあると思っている。1つは統計手法を学ぶといった「統計学を学ぶ」。もう1つは、統計資料やデータの読み方や・使い方を身に着ける「統計リテラシーを学ぶ」。そして、実生活では「統計リテラシーを学ぶ」が重要なのだが、これはしばしば見落とされがちだ（現に、とんでもないデータの使い方をしている例は枚挙に暇がない）。この本は、その見落とされがちな部分を平易に解説することを目的としている。まさに「統計に騙されない」ような考え方を身に着けるのには最適であると思う。全ての人に一読をおすすめしたい。

2016/11/25

読みにくい。が、2016年まで94刷しているというのは驚異的。もう少しわかりやすい新しい本が出来るといいなぁ。

2016/11/04

古典。同じ手法が半世紀以上連綿と使われているのだから、鴨に付ける薬はないと言うべきか。鷺も鴨も一度は読んでおくべき本。
統計の基本。

2016/09/06

当然ながら例としてあげられている統計は非常に古いものであるのだが、サンプリングの不適正、平均によるごまかし、出所不明確、グラフにおける不適切なカットなど現在提出されている統計データを読み解くときにも充分な内容で、こういうごまかしというものが古くから存在していたということに正直驚いた。ぼくは『先物市場のテクニカル分析』をバイブルとして、テクニカル分析の可能性を論ずる一派が大嫌いなのだが、『先物市場のテクニカル分析』などまさにこの本における『グラフにおける不適切なカット』の典型だと思った。

この本の著者ダレル・ハフは統計のウソを見破る5つのカギとして次の5つをあげている。

1.誰がそう言っているのか?(統計の出所に注意)
2.どういう方法でわかったのか?(調査方法に注意)
3.足りないデータはないか?(隠されている資料に注意)
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)
5.意味があるか?(どこかおかしくないか?)

邦訳のイラストを描かれている永美ハルオ氏の絵も適切で実に分かりやすい。余りに分かりやすくて笑ってしまいそうである。日々の統計データは『騙しと嘘』に溢れている。それを見抜く眼はこれからますます必須アイテムである。

2016/06/20

ビジネスでも政治でも、プランや政策の根拠となったり、大いに説得力を持たせることになる統計であるが、その裏側には様々な思惑を絡めることでいかようにも表現できるというもの。サンプルの偏り、幾つかの「平均」、確率の使い方、グラフの表現手法、こじつけ、因果関係、出典、問題のすり替え・・・。現在でも日常的に行われているこれらの「手法」であるが、本書第１版が1968年であることを考えると、人間はいつの時代も変わらないし、この手の手法は廃れないのだなあと思う。