高木秀玄のレビュー一覧

統計でウソをつく法

原題は「How to Lie with Statistics」。
アメリカでの発刊は1954年で、日本では1968年に翻訳された古典的ともいえる名著です。
著者は統計学者ではなく作家なのですが、だからこそこのようなユニークな著書を世に出すことができたのかもしれません。

「数字はウソをつかないが、ウソつきは数字を使う」とはかのマーク・トゥエインの言葉だそうで、数字を上手く使えば恣意的に自分の欲する結論を導ける、ってことになります。
数字は客観的なものと思われていますが、見せ方次第ではどうにも都合よく使えるということをまず知っておかなければいけません。

平均、相関関係、グラフなどは、様々な事象を説明する際によく使われるものですが、そこにどんな意味がひそんでいるのかということをしっかり見極めていく必要があります。
事象によっては、平均値は役に立たず中央値を見ていく必要があるし、相関関係は因果関係と混同されやすい（あるいは意図的に混同される）し、グラフはメモリの付け方などで恣意的な見せ方が出来てしまいます。

自分自身、これまでにも怪しい見せ方のグラフは何回も見たことがありますし、説明材料としてある時点での統計データを前面に押し出し、その後状況が変わって見事に失敗した、ってな例も世の中には多々あります。
ある一部分だけ切り取って都合よく見せるのは世の中でよく行われる常套手段なので、注意が必要ですね。

また、相関関係と因果関係については、事象に対する解釈が何通りもあるとき、その中から自分好みのものを選び出すことに問題があります。
どちらが原因でどちらが結果か良く分からないことも多くありますし、偶然を利用して得られる相関関係もあります。
これらを因果関係と（意図的に）解釈することは危険であり、重大な誤りをおかさないためにもよく気をつけておかないといけません。

あとよくあるのは、著名な大学（の教授）等の調査によると～、という落とし穴。
統計でも権威は強いのです。
自分たちに都合の良いデータを、権威を前面に押し出すことで正当化する手法にも注意しないといけません。
まあこれについては、「何を調べたのか」よりも「誰が調べたのか」の方が説得力をもって受け入れられるケースもありますので、その印象だけに流されてしまわないよう用心が必要です。

著者は、「この本は統計を使って人をだます方法についての入門書のようなものである」と言っています。
ものごとを正しく判断する術を身につけるために、統計を使ったその手口を学んでおくことには大きな意義があると思います。
この本が未だに読み継がれているということは、その手口が未だに通用している、ということですから。

統計でウソをつく法

この本の挿絵が本当に好きである。統計的におかしなことを言っている記事をマイルドに皮肉っており、印象深い。統計の罠に騙されないことは、統計的にデータを扱う人間にとっては必須の条件である。おすすめ。

統計でウソをつく法

　ずっと昔に読んだんだけど，なぜか，今頃，上位の売り上げらしい。不思議。
　というわけで，以前の感想を転載しておくことにする。なんと，1998年の時にサークルに提出したもの。

「グラフ化するときには，よほど注意をしないとウソの情報・極端な情報を伝えてしまうことがある」－ということは，仮説実験授業研究会の仲間でもよく話題になってきました。
　そこで，自分なりの方法で「グラフを書き直す」ということは，いろいろな情報を読みとったり，未来を予想したりするときには大切です。実際，自分らで書き直した独特のグラフが，『たのしい授業』紙上でも毎月紹介されていますよね。わかりやすいグラフが書かれていて，いつも感心します。
　さて，今回，ご紹介する本は『統計でウソをつく方－数式を使わない統計学入門』（講談社ブルーバックス）という本です。この本は，題名にもあるように「ウソをつく方法」を教えながら，「一方的な統計結果にだまされない方法」を学ぶように論が進められています。
「だまされないために勉強するのだ」というのがボクの持論（板倉さんからの受け売り）ですが，この本は，まさにそれにうってつけの本なのです。
　ここでは，永六輔「無名人語録」風に，本のエキスを紹介しようと思います。　
　
■　サンプリングをしたときに，それが元のデータ（全体）のサンプルとして偏りがないかを確認しなければ，そのサンプリングによるデータは，意味がない。
■　アンケートをした場合，回答者が本当のことを言うとは限らない。たとえば，「主に読んでいる本」を調査しようと思ったら，「何を読んでいますか」と質問などするより「訪問して，古雑誌を買いたい」と言った方が，ずっと多くのことがわかるということ。ただし，これでも本当のことはわからない。これでわかるのは，読んでいる本ではなく買った本であるからだ。ナルホド。
■　サンプリング調査の結果が，もとになるサンプリングより正しくないことも事実なのであるが，データが何回も統計的操作で濾過され，小数点のついた平均値に姿を変える頃には，その結果はもとのデータとは似ても似つかないような確信の臭気を身につけ始めるのである。
■　サンプルの基礎は「ランダム」という性質がなければならない。つまり，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。ランダム・サンプルであるかどうかの判定は次のようになされる。「母集団の中のすべての人あるいはものは，等しくサンプルに選ばれるチャンスがあるか？」
■　よっぽどのお人好しか楽天家でもないかぎり，経験から考えても，ある社のねり歯磨きが他社のより断然よいことなどありっこないのである。
■　その最高の切り札は不十分な－時計的に不十分なサンプルである。つまりこれがA会社の目的には都合がよいのだ。小さい活字を読めばわかるが，この場合のテスト・グループはたった12人からなっていたのである。
■　遅かれ早かれ，偶然のおかげで，大見出しや大がかりなキャンペーンをする値打ちのあるほどよい結果が出てくるに違いない。こんな結果は，A社のを使おうが，ふくらし粉を使おうが，今までのと同じ歯磨き粉を使っていようが起こってくるだろう。
■　さて，少人数のグループを使うことが意味があるのはこうだからだ。つまり，大きなグループを使ったのでは，偶然による差がどうしても小さくなってしまうし，それでは，大見出しが使えるような結果はえられないからである。
■　試行回数が十分に多い場合に限って，平均の法則は説明や予測の役に立つのだ。
■　何も知らないことの方が，不正確なことを知っているより健全である場合が多いのであって，少しばかり勉強するというのは，かえって危険なことなのかもしれない。
■　常識というものは，もっともらしく正確で，厳然としている3.6などという数字の前では，どうも弱いのであって，この場合は，調査から誰にもわかるようなこと，すなわち，多くの家庭は小家族で，大家族はほんのわずかであるという事実も常識にはかなわなかったのである。
■　誤りが起こるのは，結果が研究者から煽動的あるいは情報不足の記者を通して読者に届くまでの情報の濾過過程にある。そして読者というものは，その過程で姿を消してしまった数字には気がつかないのである。誤解の多くは，「標準」や平均に分布幅についての注があれば避けることができる。
■　プラス・マイナスの誤差ということは，いつも心にとめておかなければならないことで，誤差が書いてないときでも，あるいは書いてなければなおさらのこと，注意しなければいけない。ときには，数学的には実在し，しかも証明できても，現実には意味がないほど小さい差をめぐって，大騒ぎされることがある。－要するに「目くそ鼻くそを笑う」である。
■　グラフの目盛りを拡大してみせるものに対して曰く－これは「国民所得10％の増加」というのを「…10％の飛躍的伸び」とする編集方法と同じようなものである。しかし，それより断然効果的である。なぜならグラフには形容詞や副詞がないので，客観性という幻影がこわされることがないからである。ここには誰からも，突っつかれるようなものは何もないのである。
■　米海軍の死亡率はニューヨーク市民より低いということについて曰く－この2つの死亡率はそもそも，比較できるようなものではないのである。というのは，海軍は大部分が太鼓判つの健康な青年たちから成っているのに，ニューヨーク市民の中には，赤ん坊もいれば，年寄りや病人もいるのであって，どこにいようと当然死亡率は高いのである。
■　使用前使用後の写真について曰く－きれいになったのはむしろ写真家の腕による。
■ 50％の賃金引き下げを相殺するためには，100％の賃上げを獲得しなければならないのである。
■　実際は，もしこの本を出版する費用の項目がどれも，それぞれ10％前後上昇しているとしたら，その総費用もまた，同じ率だけ上がっているのでなければおかしい。（中略）これは，ウサギの肉ダンゴをどうしてこんなに安く売れるんですかとたずねられた例の商人の話によく似ている。その商人の答えは，「そうですねえ。馬肉もいれているんですよ。しかし，五分五分に混ぜているんです。つまり，馬1頭に，ウサギ1匹です。」
■　1952年に，カリフォルニアのセントラル・バレーで報告された脳炎患者は，最悪といわれたその前年の3倍にも達した。びっくりした住民たちは，子供を別の土地に疎開させた。ところが，実際に患者を数えてみると，その嗜眠性脳炎による死亡はたいしてふえていなかったのであった。そして，ことのおこりというのはこうだったのである。長年の懸案と取り組むために，州と連邦保険局の役人たちが大勢動員された。その努力の結果，以前なら見過ごされ，おそらくその病気と認められないような軽い症状のものまでたくさん記録されたのである。
■　つまり現在までのトレンドは事実であるかもしれないが，将来にわたるトレンドは推測以外の何物でもないのである。そして，そこには「他のすべてのことは変わっていず」，また「現在までのトレンドが継続する」ということが暗黙のうちに認められているのである。しかるに，他のすべてのことはというのは，とかく変わりがちであるし，また，それでなければ人生は退屈至極なものとなってしまうであろう。
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　いかがですか。おもしろそうな本でしょ。初版が1968年で，ボクのは1998年で，なんと60刷です。今まで，この本がボクのアンテナに引っかからなかったことがすごく不思議です。だって，ブルーバックスも40冊以上も持っていますからねえ。
　
●　気をつけたいこと
　ボクは，原発に関する本もよく読みます。賛成派の本（ほとんどが学校に来る無料の資料）の中にも，反対派の本の中にも様々な統計資料やグラフが提示されています。そのグラフや統計の資料の一つ一つは，ウソなどついていないかも知れません。しかし，要注意です。ボクは賛成派にも反対派にもだまされたくはありません。自分たちの陣営にとって都合のいいような「解釈」やグラフの拡大。あるいは，意識したすり替えなどをしているとも限りません。
　今は情報化時代と言われています。なるほどインターネットでも，簡単にいろいろな情報が手に入ります（しかし，これらネット上の情報は，30年前にダレル・ハフが書いたような「ウソ」に（情報発信者にとって，意識的にしろ無意識的にしろ）満ちていることを忘れてはなりません。情報を自分で選ぶ時代だからこそ，なおさら，それにだまされないことが大切になります。このあたりの教育・授業も大切だなあと思います。『社会を見直すメガネ』（国土社）に示されている「量率グラフ」が，まずはその手始めかな？

統計でウソをつく法

大学の研究室で読んだ本。久しぶりに読み返した。
50年近く前の本で、開いて1ページ目に100年前の統計データが出てくる(笑)が、その時を超えても語り継がれる名著。
難しい数式なしに、統計・データに騙されない知識が身につく。特に文系・経済系の人にお勧めしたい。

統計でウソをつく法

実際に雑誌や書籍に掲載された統計値を示しつつ、主張することの正当性を得るために印象操作する目的で見せ方を変えているデータがあることを紹介している。
平均値、中央値、最頻値などを使い分け、我田引水した営業をしていたり、グラフの見せ方で大袈裟に変化を表現するなどのテクニックを知ることができます。
統計の知識を身につけておくことで、正確に物事を捉えることが可能になることがよくわかりました。

統計でウソをつく法

●2026年6月9日、ツィッターでフォローさせていただいている「kuto(Bil)（@kutobill）」さんがツイートでおすすめしていた。

ツイート：
「私が初めて手に取った統計学の本もこれだ。名著。」
「昔読んだ時にインデックス作ってたわ。
各話題についてキーワードをメモしておいて、それを見て内容が思い出せればOKというわけ。」

→ 司法の改正に使えるかも！

統計でウソをつく法

60年前の著本というのがまずはびっくり。
マーケティング部門外の素人としてはいまだに騙され得る古典的な騙しの手法である。

嘘を見破る五つの鍵
①誰がそう言っているのか？（ソースの確からしさ、誰かの便益のために用いられていないか）
②どういう方法でわかったのか？（調査方法の偏りや隠れ要素に注意）
③足りないデータはないか？（比較の母集団は適切か？サンプルは十分に大きいか？）
④言っていることが違ってやしないか？（統計とその解釈や意味付けに問題のすり替えやごまかし、権威の後付けはないか？）
⑤意味があるかしら？（外挿法はこれまでのトレンドが今後も続くことを前提にしてやしないか？）

統計でウソをつく法

やり方次第でアピールしたい数値を出すことができることがよくわかった。テレビみたいなもん。
目安程度に使って最終的には自分で考えて答えを出す。多分、その考えた答えも自分なりの統計で出すことになるんだろう。知らないよりは知っていた方がいい本で読む価値は十分にあった。

統計でウソをつく法

結局統計って、「なぜそのデータになったか」について人間が後から意味付けしたものでしかなくって、相関関係はあるが因果関係は分かりません、以上のことが言えないのでは…と言う個人的結論に帰結してしまった…

気温が高いとエアコンが売れる、そこに相関関係は確実に「ある」が、エアコンが売れたから気温が高くなったのか？気温が高くなったからエアコンが売れたのか？そこにはデータだけではわからない、人間の恣意的な理解と認知が入り込む余裕(隙)があるように思う。

騙されない方法は分かった！けど、統計をどう使えば「正しい利用方法」なのか？はまた別の本を読んだ方が良さそうである！

統計でウソをつく法

フザケた書名に反して中身はかなり実践的な統計本。しかも正規分布のグラフすら出てこないビギナー仕様。
統計学は「非常にそれっぽいウソの答え」をしれっと提供してくる、狡猾な詐欺師のような学問である。実際データ集計をやったことがある人なら、自分で自分の統計データに騙された経験があるだろう。本書はそんな統計の勘どころを見事に分かりやすく抑えており、数学ワケワカラン層からデータ解析の専門家まで、様々な人が読むべき本になっている。
データを数式に放り込めば、実にそれっぽい数値が出てくる。ただその数値が何を意味するのか判断するのは人間だし、データ自体が自分の意図に沿ってい無いかもしれない。統計と向き合うときは常にその事を頭に入れておかないといけない。

統計でウソをつく法

デジタル化が進み、SNSを中心にデータが錯綜する今だからこそ読むべき一冊。「統計」「数字」という信憑性が高いと思ってしまうものの「ウソ」を突く。
サンプルの偏りだったり、平均の罠だったり、因果と相関の偽りであったり。ファクトチェックや法整備も進み、さすがにここまで顕著の例は公けには減少しているが（しかし60年経った今も見かける事例がチラホラ）、クローズドな場面ではよく見かける話が多く、一旦立ち止まって疑う姿勢は改めて勉強になる。
AIの発展でフェイクニュースが巧妙化し、人間がウソを見抜くことはさらに難しくなっているが、情報化社会の素養として読んでおきたい一冊。

統計でウソをつく法

読みやすかったが、ところどころ文脈が省略されているように見えて行間を読むのが大変だった。おそらく私の頭が悪くて間をつなぐことができなかった。約100年前のアメリカの例が多く、時間も文化も隔てた私には逆によくその例で困惑したところも多かった。しかし、幅広く統計を批判的に読む機会を実例を交えて伝えており異文化理解として面白いとも思った。

統計でウソをつく法

この世の中にはおかしな統計が溢れている。ネット広告でポップアップされる美容商品の満足度の円グラフ。やたらと誇張された予備校の合格実績の棒グラフ。では、そのトラップにいかに騙されないかという視点が大切だと実感した。本書では、70年ほど前の話ではあるが、現代にもよく通ずる騙されないための技術が掲載されており、タメになった。

統計でウソをつく法

人類に統計を使いこなせる日は来るのか？

自身の考えを，あたかも統計を適切使いつつ客観的に見せかけるワザを紹介した本．目盛りを誤魔化したり，縦横比を変えて，グラフの変化の印象を操作したり，割合と絶対的な変動を誤魔化したり，算術平均と中央値を使い分けたり，無作為に生じた値で都合のよいものを選んだり，実は証拠になってないことを示したり，相関を因果と偽ったりとかである．
データ分析を学んだ人なら，そこかしこで毎日のように目にするいつもの手口だなと思うだろう．しかしながら，この原著は1954年に発刊されたもので，その当時に行われていた手口が70年たった現在でも現役で使われていることが驚きである．およそ人は信じたいことを望んで信じてしまうと言われてから数千年もたっているように，自身の信じることをデータに否定されても，それを受け入れるというのはいかに難しいということなのだろう．統計という道具を使いこなせる日は人類に来るのだろうか？

統計でウソをつく法

完全文系人間だけど楽しめた、と書くと語弊があるかもしれない
〇〇入門書系は「文系だけど…理系だけど…」という宣伝文句が付きがちだが、この本はそういったことは何も関係なく、ただ統計学の面白さを知ることができる

何十年も前の本なのに、その中で紹介されている統計を使った小賢しい術は変わっていないことが可笑しい

統計でウソをつく法

統計を学ぶ、扱うなら必読定番とされているが
わかりやすい解説書が多数出回るようになったので、事例も古い本書は役割を終えたか
読む価値はあると思うけど

統計でウソをつく法

統計学的な考え方の入門書。
サンプリングの章がよかったな。
統計データはうそをつくこともある、ではなく、
よほど対策をしないかぎり、うそをついていることが前提
くらいでデータをみた方が良いんだろうな。

調査方法は当然、調査主体が誰かにも
影響を受けるのは案外盲点。

統計でウソをつく法

統計学に関する古典的名著。
心理学を学びはじめて７年目にしてようやく読んだ。
初版が1968年で、現在まで版を重ねつづけているというのがすごい。

「クリティカルシンキング」についての本を何冊か読んだことがあるので、書かれている内容にそれほど発見はなかったが、刊行当時ダレル・ハフの洞察はさぞ多くの人を驚かせたことだろう。

そのサンプルは全体を代表しているか？
人はウソをいうものである（相手をよろこばせるような答えをしたいという欲求があるから）
どういった種類の平均値か（算術平均、中央値、最頻値、幾何平均など）？
グラフの伸びを何倍にも見せる方法
BがＡに続いて起こるなら、ＡはBの原因であるとする誤謬（相関関係だけでは、どれが原因でどれが結果であるかまではわからない）
あまりにも正確すぎる数字は、常識とは食い違っている

など、何らかの調査の結果を読むときに常に考えておかなければならないことがたくさん書かれている。
古くさい例やイラストも味があってよし。

統計でウソをつく法

翻訳書にしては珍しく、イラストが全て新規書き起こしであることに驚いた。原書にもイラストはあるが別物。
平均(average)と中央値(median)の違いを説明したイラストがわかりやすかった。
載っている例はよくあるタイプでそこまで新しさはないが、大学生などの（騙されやすい）若者に読ませてみたいと思った。

統計でウソをつく法

少し古い本だったが、今でも通じる。オールドメディアは未だに、へんてこな統計でウソをついている。とにかく強調したいことを誇大に放送する。だまされてはいけない。特にこの本が言ってる、情報の出どころ、調査方法、足りない資料、問題のすり替え、意味ない情報には要注意である。これは日本のオールドメディアもよく使う。