リスク・リテラシーが身につく統計的思考法 初歩からベイズ推定まで の商品レビュー

ゲルトギーゲレンツァー【著】,吉田利子【訳】

2012/10/25

私は数学が大の苦手で、特に確率・統計と言われる科目はぜんぜんだめだった。
なぜこれを勉強しないといけないのか、疑問を感じながらやっていたのでさらにだめだった。

がこの本をよんだら、確率・統計が私たちの日常に密接にかかわっており、
ガンの発生率、生存率と同様に、時には自分も、その数字に基づいた選択をしなければならないことがあると知り、ちょっと抵抗感がなくなった。

2012/09/18

数学で犯罪を解決する、で訳者の山形さんも分からないとおっしゃっていた、ナンバーズの選択肢を選んだものから一旦変える問題について、これを読むとすっきりわかる。１回しか行わないことについて確率論で議論するのはやはりおかしなことになるということと、できるだけ確率を使わずに頻度で考えることによって統計的思考は随分と理解しやすくなるということがわかったので、自分も実践してみたい。

2012/08/16

最終ページにも記載があるが、過去に本書とは異なる日本語タイトルで出版したものの単行本化である。
本書のタイトルは、おそらく原著とは全く異なる日本語タイトルであり、タイトルと本文の内容は一致していない。

主旨は「世界は数字オンチに溢れている、あなたも注意しましょう」

著者は、第一部で数字オンチの危険性に触れ、第二章、第三章で具体例を挙げ、読者へ訴えかける。
「あなたはこの数字が理解できますか？」
「ほら、理解できないでしょう。だから危険なんです。」

以上の主張について、10例、19項目にも渡って丁寧な説明が続く。
「ほら、理解できないでしょう。」を読者が実感しやすいよう、グラフや図表を利用すると１ページで説明が終了してしまうところを、あえてそれを利用せず、ミスリードを誘う表現を繰り返すことで難読化に成功している。実際にこのような説明を受けた場合には、混乱するであろうことが非常に理解できる。
また、例示されるどれもが同じ論調であり、これだけ繰り返されると世界は数字オンチと難解な問題で溢れかえっているということも納得しそうになる。

つまり、世界は数字オンチに溢れているので我々は常に気を張って、騙されないよう、間違わないよう、気をつけなければならないのである。

著者の本当に主張したかったのは、このようなことだったのだろうか。

世の中には数字オンチが多数存在する。
数字オンチは確率や数字に関する事象を理解できていないかもしれない。理解できていない事象であっても、立場上誰かに説明しなければならない場面もあるだろう。そんな時、数字オンチは内容を説明できるだろうか、ましてや相手に分かりやすく噛み砕いて説明することは期待できないのだ。
だから、例えあなたが100%信頼できると解釈した内容であっても、本当にそれで正しいのか、一度立ち止まって考えてみてはいかがだろうか。
相手は数字オンチかもしれないのだ。

本当はこのような啓蒙を与えているのではないだろうか。

2011/12/22

纏めると、１．確実性の幻を打破すること、２．確率やパーセンテージよりも自然頻度で情報を提供すべきであること、の２つのメッセージが乳がん検診、HIV検査、DNA鑑定等の例を通じて述べられている。

事例が多く若干冗長な印象を受けたが、上記のシンプルなメッセージは、卑近な例でいえば生命保険を選ぶ時や、健康診断を受診する際などで非常に重要だと思う。様々な社会勢力から搾取される数字オンチにならないためにも、受動的に受け取る情報を判断する際には特に留意したい。

2011/11/01

世の中がいかに不確実なもので満ちているか、よくわかる。

統計的なものの見方にまだ不慣れな人類だが、これからはそれを克服していく必要があると感じた。

自然頻度など、よりわかりやすい、直感と結びついた説明がある。

自らの価値観と、目の前の選択肢それぞれに、どのようなリスクがあるかをきちんと知ること。その上で決断していくことがこれからの時代には必要なのだろう。読んで損はない内容である。

2011/10/23

　これもたしか、かばちゃんの推薦。

　これは要約が難しい。著者は、統計と心理学の先生で、ドイツとアメリカの大学で教鞭をとっている。

　自分は、なんとなく、統計も勉強したつもりになっていて、ベイズ推定についても、自然頻度を使って考えればいいんだと、なんとなくついて行けた。

　条件的確率の問い「これらの受診者が大腸ガンである確率は、０．３％。受診者が大腸ガンであれば、検査結果は５０％の確率で陽性になる。大腸ガンでない場合、それでも検査結果が陽性となる確率は３％。ある受診者の検査結果が陽性とでました。この受診者が実際に大腸ガンである確率はどれくらいでしょうか。」についても、１万人の受診者におきかえて考える自然頻度の考え方で、４．８％が理解できた。（ｐ１６７）

　しかしだ。モンティ・ポール・プロブレムで間違えた。

　問いはこんなもの。「あなたがクイズ番組の出演者としましょう。あなたの前に三つドアがあります。一つのドアのむこうには自動車があり、あと二つには山羊がいます。あなたが例えば、１番を選ぶと、どのドアがあたりか知っている司会者が例えば、別のドア、例えば３を選びます。それから司会者は『２番のドアに変えますか。』と聞きます。変えたら得か、変えないのが得か。」

　答えは、変えた方が確率が３分の１から３分の２にあがるというもの。

　ここで間違えた。回答と考え方、さらには、沢山繰り返す手法まで説明してあるが、なんとなくしっくりこない。

　私のしっくりこなさと同様の意見をもった方、一読が必要です。

2011/09/24

　ベイズ推定に触れようと思い買いました。ですが、それほどベイズ推定については触れられていません。主な内容は、統計的に解析する場合、「確率ではなく自然頻度で考えると間違えない」といったものです。ベイズ推定については、自然頻度で考えるとベイズの法則の計算がやりやすいといったくらいの内容です。リスク・リテラシーというよりは、算数・リテラシーを身に付けるといった方が正しいかな？
　50歳以上の受診者が大腸がんである確立は0.3%。受診者が大腸がんであれば、検査結果は50％の確率で陽性になる。大腸がんでない場合、検査結果が陽性になる確率は3％。ある受診者の検査結果が陽性と出ました。この受診者が大腸がんである確率はどれくらいでしょうか？　もし、50％をちょっと下回るくらいと思ったら、一読の価値ありかも。自然頻度（10000人中OO人とか）で考えてみてください。　

2013/09/05

立ち読み：2011/9/18
[図書館]
読了：2011/12/6

なぜだ？ めちゃくちゃ読みにくい！
訳のせいか？

2011/09/13

頭を使った上に正確な計算はしないで読み進めるだけになってしまったけれど、私にとっては驚きの本。乳がん検診のパートなんか、真剣に読んでしまいました。人は数字で騙されるし、知っていても都合のよい数字が出る計算方法で人に伝える。もしくは、伝える側でさえも正しく計算できていない。じりじりと頭を練りながら読んで、統計的思考法までは身についていないものの「リスクに関する無知」からは抜け出せた気がする…。数学が苦手、もしくは統計なにそれ？な人でも一応内容はつかめるのでお勧めしたい。

2011/09/07

勉強になるだけでなく、引用部分を読んだ時に、あ、勉強の意味ってそういうことだったんだ、と気がつきました。もっと早く気が付いていたら…。