統計だから正しいというのは嘘。これからの社会はエビデンスベースで議論していかないといけないというけれど、そのデータの取り方や解釈の仕方には人間が絡んでいるから、統計は絶対ではないという前提を社会で共有する必要があると思った。統計教育でこれの一端を担保するにはどうしたらいいのかじっくり考えないといけない。
☆統計の読み方
情報をまず常識で一時審査
どのような目的で発信されているのかを読み、相手の立場に立って見る
☆統計には意図が必ずある
☆自分ならこのデータでどんな結論を出すかを考える
☆男女共同参画のために
消極主義：あらゆる差別を徹底的に排除する
積極主義：一時的に逆差別、アファーマティブアクションが必要という考え
＜感想＞
・統計だから正しいというのは嘘。これからの社会はエビデンスベースで議論していかないといけないというけれど、そのデータの取り方や解釈の仕方には人間が絡んでいるから、統計は絶対ではないという前提を社会で共有する必要があると思った。
統計教育でこれの一端を担保するにはどうしたらいいのかじっくり考えないといけない。
＜まとめ＞
批判的に読むこと：基となる命題（テーゼ）と対立命題（アンチテーゼ）を比較し、検証すること
記事に対して、もしそれが事実でなかったら？と考える
統計リテラシーを向上させるために
批判的に読む
常識を働かせる
5W1Hを確認する
制約条件がいくつもあるとき、どの制約がバインドしているかを見極める（縄が張っている状態）
ex：少子化の要因で効いてくるもの塗装でないもの
地方に住むから子だくさんではなく、子どもが欲しいから地方という逆因果もありうる
機会費用の考え方そのものが、少子化を妨げている？
教育に効果やメリットを求めすぎるのはタブーでは？
予想と反する結果が出たら、サンプリングの仕方が誤っている。
サイレントマジョリティに想いを馳せることが必要
統計を出して、それとまったく違う持論を言っても、統計があると読者は聞こう、読もうとなる。→炎上商法
移民がくるデメリットは語られるが、メリットは何かを考える
統計詐欺
結論先行型詐欺（言いたいことに都合のいい統計を使う）
主観的価値混入詐欺（〜すべきが入り込んでいる）
本来は価値判断は読者に任せるべき
感情的迎合詐欺
大衆が聴きたかっていることを言う（トランプ批判）
〇〇％優位の〇〇がp値（帰無仮説が真だと仮定してデータのような結果の起こる確率）
尤度：データのような結果が起こったときに帰無仮説が真であるか
結果を出したとたまたま「出た」は大違い
できるだけ海外のニュース、データを見る
ヘイトスピーチを見たら、科学的に正しい方法で反論し、どこが非科学的かを誰にでもわかるように説明する
夫婦別姓のような、変更が一部の人にとって不利益を被るような問題では、統計は意味をなさない
意見の強い人、弱い人がいるから
現象面（女性の数学者が少ないこと）があたかも一般的、本来的であるかのようにすり替えたことが問題。
ヘイトスピーチは、言われている人たちでなく、言っている人たちの鏡に他ならない
統計迫害
統計ハラスメント：特定集団への悪意
少数者への異端視
人々の願望（地球温暖化は悪でない、進んでいない）を反映するようなデータの使われ方
肺がん増加の理由は寿命の伸び
