【感想・ネタバレ】本当は嘘つきな統計数字のレビュー

門倉貴史

[ブクログ · ★★★★★]

サンプルの取り方、統計処理の仕方によって、結果は大きく異なるという話。

特に気になったのは経済効果。負の効果は考えていない（オリンピックでお土産などに支出があれば、その他の観光支出が減るから、経済効果は相殺される）から、いくらでも風呂敷を広げ放題。

[ブクログ · ★★★★★]

　自分自身がニュースの中でも、特に数字に過敏になったのは、○○シーベルトや△△ベクレルが頻出した、原発事故の頃からか。報道でも仕事でも、根拠となる数字が示されると、それを元に一見合理的な判断が出来たような気になる。
　ところが本書では、判断基準として、分かったつもりになっている数字の根拠が、想像以上にあいまいであることが説明される。
　「数」「選び方」次第では白が黒にもなり、数えられないものも無理やり数える事がある。さらに「気の持ちよう」で意味が変わることもあるらしい。さらに「科学的」という言葉に踊らされ、「調整」という名の操作、結論ありきの試算があると。
　「ポスト真実」や「ご飯論法」にイライラする以前に、今一度認知のゆがみを正し、冷静さを取り戻そうと考えるのである。

[ブクログ · ★★★★★]

ホンマでっかに出てる門倉さんの本でした！基本的な事がかいてあって、今まで読んだ統計の本の要点をまとめた感じ(*^^*)

[ブクログ · ★★★★☆]

世に出回る統計のバイアス、ミスリードを具体的に学べた。

ベイズ統計学、主観確率

アメリカの雇用統計は誤差が大きい、基準改定や調整の影響が大きい→週間失業保険新規申請件数の方が雇用動向を把握するには良い

「経済効果」のレポートは結論ありき。マイナスの効果を考慮していない。

[読むコレ · ★★★★☆]

統計学の取っ掛かりとして読んでみました。面白かった。しかし誤解を与えるタイトルだね。売れてるのかな???

[ブクログ · ★★★★☆]

解説が丁寧かつ親切なので読むのに苦労することはありませんでした。
統計数字の取り扱いには注意が必要で、出された結果を鵜呑みにしてはダメですよ～と言っています。
ただ、一般人は統計作成の過程まで踏み込んで考えるのは時間的にも知識的にも難しく、信頼の高い統計結果を出すべきであり、曖昧な結果を出すくらいなら、素直に『分かりません』と言ってくれた方が好きです。恣意的な統計数字を出していないか、また利害関係者が調査していないか、等不安材料をいちいち調べなくてはならないなんてナンセンスです。

サクサク読めるのですぐに読破できましたが、物足りない感が否めません。本書のレベルアップ版として、『社会調査のウソ』を薦めます。

学者としての立場を弁えていて、好感が持てます。また、経済解説等は初心者に分かりやすく説明している（他の人は専門用語が説明されていないから難しい）ので、初めて経済を勉強するなら彼の著書を薦めます。
メディアに出てる時に受ける印象とは全然違うのでびっくりです（笑）
僕の評価はＡにします。

[ブクログ · ★★★★☆]

誰でも読める統計学の読み物として。
目からウロコ的な雑学がチラホラと。
経済効果や平均寿命といった公式な統計情報は鵜呑みにしやすいけど、疑ってみることも大切。

[ブクログ · ★★★☆☆]

統計を学ぶというよりか、興味がある人が最初に読んだりする初心者向けの本。
空いた隙間の5分とかで読むのに最適。

[ブクログ · ★★★☆☆]

まあ、タイトル通りなのだが、あまり目新しい記事はなく、どっかで読んだなあって。市販本ばかりネタ本にしたんじゃないかという気がするくらい。
内容も、百花的に並べてるだけで、深みもない。
本としてはイマイチ。

[ブクログ · ★★★☆☆]

最近テレビで天然キャラでも有名な門倉氏による、文字通り、統計数字の嘘を見抜き、正しい統計学を身に着けることを説いた一冊。

既知の話が多かったものの、改めて勉強になった。

[ブクログ · ★★★☆☆]

統計の専門でもなく、心理学に偏っているでもなく、なんだか幅広い視点で視野が広がった。
こういうアプローチは真似したいものだが。

[ブクログ · ★★★☆☆]

世の中には多くある統計データが実は信用ならない部分があるということを示した本。

本著では統計のデータを見る際、以下のようなことに気を付けよと言っている。
１選び出されたサンプルが母集団を反映しているか？
２調査方法がどのような方法になっているのか？
３確率にバイアスがかかっていないか？
４研究者自身が何かしらの考えに偏りを持っていないか？
個人的には２，４が重要ではないかなと思った。最近のニュース等を見ていると、こういう結論にしたいという思いで、データを集めている気がする。そりゃ、このアンケートに答えるって時点で偏りがあるよみたいな。

内容としては目新しいことはあまりなかったものの、分かりやすく、統計を注意深く見ようという気にはなった。ただ、具体例をただ列挙している部分もあったので、少し退屈でもあった。

[ブクログ · ★★★☆☆]

サンプルの母集団によって統計結果が変わる。
数えられないものを無理矢理数える。
気の持ちようで決まる数字の意味。
科学的という言葉がやばい。
調整という名の情報操作。
はじめに結論ありきで試算。

いろいろなパターンで例が出されているので、サクサク読めた。
ただ、私的には真新しいことが書かれていなかったので、評価は低め。

[ブクログ · ★★★☆☆]

ブラッドリー効果。全数調査のトラップ。科学、政府発表、経済効果のカラクリ。統計数字の罠に陥らないためのエッセンスを様々な具体例を通してわかりやすく紹介。統計に対する正しい複眼をもてた。

[ブクログ · ★★★☆☆]

統計データにはそれぞれ特有のバイアス（偏向）がある。より正確なデータ分析・解釈を可能とするために、「誰がどのような目的で何を調査したのか」ということをふまえ、統計データを読むこと。サンプル調査では、母集団の質が重要。自分自身が「確証バイアス」に支配されないように注意する。　
ベイズ統計学
フレーミング効果

[ブクログ · ★★★☆☆]

統計結果をうのみにして物事判断する人が多い気がするが、その統計自体にワナがたくさんあるということが分かる本。

[ブクログ · ★★★☆☆]

最近怪しいと思っているのは就職氷河期に関する統計。
採用が厳しいという意見、大学生が増えすぎという意見。正確な数字を使って正確な実態を伝えてくれる発言が少なすぎだと思う。
たいていどちらかに軸足を置いて、都合のいい統計資料を持ち出してくる。実態はどうなんだろう。