 | |
| 著者 |
|
|---|---|
| 主題 | ジャーナリズム、医療、政治における統計 |
| 出版社 | ワイデンフェルド＆ニコルソン |
発行日 | 2021年3月 |
| ページ | 200 |
| ISBN | 9781474619974 |
『数字の読み方：ニュース統計ガイド（そしていつ信頼すべきかを知る）』は、トム・チヴァースとデイビッド・チヴァースによる2021年のイギリスの書籍です。COVID -19パンデミック、医療、政治、犯罪といった現代の事例を交えながら、ニュースにおける統計の誤解を招くような使用法について解説しています。本書は、いとこ同士である著者によって2020年初頭に構想されました。読みやすさ、魅力、数学者以外の読者にも分かりやすく、ジャーナリズムへの応用性が高く評価され、好評を博しました。
背景
いとこ同士のトムとデイビッド・チヴァースは、数値データの解釈が不十分なニュース記事について互いに不満を言い合った後、2020年初頭に本の企画書を書いた。企画書では、最終版ではカットされた大学での死亡例のケーススタディを使用し、迫り来るCOVID-19パンデミックについても簡単に触れていた。[1]執筆当時、トム・チヴァースはUnHerd [2]の科学編集者であり、2018年と2020年にRSSから統計的ジャーナリズム優秀賞を受賞しており[3] [4]、以前に『合理主義者の銀河ガイド』の著者でもあった。 [5] デイビッド・チヴァースはダラム大学の経済学助教授だった。[ 2]トム・チヴァースはジャーナリストは数学よりも教養が高く、情報をドラマチックに伝えるインセンティブがあると考えた。デイビッド・チヴァースは、学界における「出版するか滅びるか」という動機も同様の効果をもたらす可能性があると述べた。 [1]
著者たちは、統計学を学校のカリキュラムでより重視すべきであり、数値理解はリテラシーと同様に捉えられるべきだと考えました。トム・チヴァースは、学校や大学の教師から、本書を授業に使用したというフィードバックをいくつか受け取りました。デビッド・チヴァースは、数学は数値情報が文脈の中で何を意味するのかを解釈するものではなく、計算として捉えられることが一般的だと述べています。[1]
この本は2021年3月に出版されました。[6]本書の最後には、ジャーナリスト向けに推奨される「統計スタイルガイド」が掲載されています。著者は2021年のSignificance講演でこれを発表しました。[2]
概要
序論では、著者が統計の解釈が重要なスキルであると考える理由を概説し、COVID-19パンデミックに関する情報を用いてそれを実証しています。各章では、ニュースで見られる統計の誤解を招くような使用例を取り上げています。
- シンプソンのパラドックスは、生態学的誤謬の一種であり、 SARS-CoV-2の基本再生産数のような平均値が、サブグループ内の異なる傾向を隠す可能性があることを意味している。
- 逸話的な証拠は個人の意思決定の指針となり得ますが、代替医療の有効性を主張するなど、異常な逸話が報告される可能性が高くなります。
- 正規分布からの小さなサンプルサイズでは、大きな効果サイズしか測定できません。
- 偏ったサンプルは代表性を持たせるために重み付けし直すことができますが、世論調査では重み付けし直すことはあまりありません。
- 仮説検定では、データ収集前に仮説が決定されている場合に統計的有意性が示されます。Brian Wansinkのようなpハッキングでは、このフレームワークを誤用します。
- 効果サイズの小さい研究は、科学的理解には重要かもしれませんが、ライフスタイルを大きく変えるために使用すべきではありません。
- 因果関係を判定するには、交絡因子をコントロールする必要があります。アイスクリームと溺死は正の相関関係にありますが、どちらも原因ではありません。いくつかの研究では、「刺激を求める」ことが、電子タバコやマリファナの喫煙の交絡因子として挙げられています。
- 観察研究は相関関係を示すものであり、因果関係を示すものではありません。ランダム化比較試験は因果関係を測定できますが、それが不可能な場合は自然実験や操作変数が使用されることがあります。
- 自転車事故による死亡、不法移民による殺人、英国が加盟国だったときに欧州連合に送金された資金など、誤解を招く報告の場合、人口規模がわからなければ、大きな数字は高頻度を示すものではありません。
- ベイズの定理の結果として生じる偽陽性のパラドックスは、予期せぬ結論をもたらします。たとえば、陽性の検査結果が出た後でその人が SARS-CoV-2 に感染している可能性は、人口における SARS-CoV-2 の蔓延状況に応じて変化します。
- 相対リスクは絶対リスクよりも警戒すべきものとして聞こえることがありますが、絶対リスクはニュース報道では省略されることが多いです。たとえば、発作の 18% 増加は 0.024% から 0.028% への増加である可能性があります。
- 測定方法の変更により、傾向の認識が不正確になる可能性があります。たとえば、DSM基準の拡大により、自閉症と診断された人口の割合が増加しました。また、有病率は低下しているものの報告率は上昇しているため、犯罪統計が増加する可能性があります。
- GDPやPISA のランキングをケーススタディとして見ると、ランキング位置の変化は必ずしも統計的に有意ではありません。
- 個々の研究は、文献研究やメタアナリシスのように文脈を踏まえて行われるべきですが、ニュースではしばしば単独で報道されます。そのため、健康に関する科学的コンセンサスは、実際よりも変動しやすいように見せかけられる可能性があります。ランセット誌に掲載されたMMR自閉症に関する詐欺事件は、文脈の不備によってさらに深刻化しました。
- 出版バイアス（ファンネルプロットで検出可能）は、相関関係や大きな効果量を報告する研究の過剰表現につながります。ダリル・ベムが主張する「原因に先行する効果」の証拠を例として挙げます。
- 天気のように定期的に変動するデータの場合、極端な値を開始点として使用すると、傾向を隠したり、誤った傾向を作成したりすることができます。
- 信頼区間は不確実性を測定し、ブライアースコアは、予報では降雨確率が 5% だったのに雨が降るなど、間違っているように見える単一の予測ではなく、多数の予測の中で予測がどれだけ有用であるかを測定します。
- モデルがどのような仮定を立てているかを把握することは重要です。なぜなら、モデルによっては予測結果が劇的に変化する可能性があるからです。例えば、COVID-19パンデミックによる死亡者数の予測は、人間の行動の変化をモデル化するか、ロックダウンの遵守をモデル化するかによって結果が異なります。
- テキサス・シューターの誤謬により、2008年の金融危機や2017年の英国の議会が宙吊りになった結果など、さまざまな予測がなされた後で、ある予測が後から考えてみると信じられないほど正確だったように思えることがある。
- 従属変数を選択してパターンを識別することは生存バイアスであり、たとえば、成功している企業だけを研究することで、その企業が成功している理由を結論付けるなどです。
- 交絡因子とは逆に、衝突因子は、コントロールすると誤った結果をもたらす可能性があります。大学入学が学業成績の高さかスポーツの成績のいずれかに基づいている場合、学生集団には学業成績とスポーツの成績の間に相関関係が存在しないにもかかわらず、学生集団は負の相関を示す可能性があります。
- グッドハートの法則、「尺度が目標になると、それは良い尺度ではなくなる」は、医療、政治、教育の分野で見られます。
著者は最後に、ジャーナリスト向けの「統計スタイル ガイド」を推奨しています。
受付
Chalkdustの2021年年間最優秀図書にノミネートされた際、ある評論家は各章の「読みやすく楽しめる」簡潔さ、説明の明快さと簡潔さ、そして数学者以外の人々にとっての有用性を称賛した。 [7] The Big Issue誌に寄稿したStephen Bushは、本書の軽妙なトーン、情報量、そして解説的な数学的資料をオプションのセクションに分割していることを高く評価した。[5] MintのVivek Kaulは、本書の簡潔さと最終章の重要性を称賛した。[8]
マーティン・チルトンはインディペンデント紙で、この本は有益で楽しめると推薦し、チバー兄弟は「難解な内容を理解し、魅力的な洞察を提供している」と述べた。[6] [9]タイムズ紙では、マンジット・クマールは「著者たちは言葉を巧みにつなぎ合わせ、難しい概念でさえも驚くほど容易に説明し理解できるようにする素晴らしい仕事をしている」と評した。[10]フランクフルター・アルゲマイネ・ツァイトゥングのライナー・ハンクは、この本から多くのことを学んだと述べ、数学の知識をほとんど必要としないこのような魅力的な教育教材は、より良いジャーナリズムにつながるだろうと述べた。[11]
参考文献
- ^ abc ベネット、ダニエル (2021年4月12日). 「トム・チヴァースとデイヴィッド・チヴァースが統計の理解法について語る」BBCサイエンスフォーカス. 2024年2月13日閲覧。
- ^ abc "ニュース". Significance . 18 (5): 2– 3. 2021年9月29日.
- ^ 「2018年統計優秀ジャーナリズム賞：受賞者」（PDF）英国王立統計協会2024年2月13日閲覧。
- ^ 「2020年統計優秀ジャーナリズム賞：受賞者」英国王立統計協会2020年10月12日. 2024年2月13日閲覧。
- ^ ab Bush, Stephen (2021年5月16日). 「トム・チヴァースとデイヴィッド・チヴァース著『数字の読み方：軽くて楽しい』」ビッグイシュー. 2024年2月13日閲覧。
- ^ ab チルトン、マーティン (2020年12月28日). 「2021年に注目すべき本：雪国からミルクフェッドまで」インディペンデント紙. 2024年2月13日閲覧。
- ^ 「数字の読み方（レビュー）」Chalkdust.com . 2022年4月12日. 2024年2月13日閲覧。
- ^ Kaul, Vivek (2021年12月27日). 「2021年に見逃せない10冊の本」. Mint . 2024年2月13日閲覧。
- ^ チルトン、マーティン（2021年3月7日）「Here Comes the Sun」インディペンデント紙、ProQuest 2497617029。
- ^ Kumar, Manjit (2021年4月10日). 「トム・チヴァースとデイヴィッド・チヴァース著『How to Read Numbers』レビュー — 統計学初心者向けガイド」 . 2024年2月13日閲覧。
- ^ ハンク、フォン・ライナー (2021年6月21日)。 「Lügen mit der Colon-Statistik」[コロナウイルス統計の嘘]。Frankfurter Allgemeine Zeitung (ドイツ語) 。2024 年2 月 13 日に取得。
さらに読む
- トム・チヴァース（2021年4月18日）「COVID検査の信頼性を左右する知られざる数学の定理」オブザーバー紙
- トム・チヴァース、デイヴィッド・チヴァース（2021年4月20日）「ニュースの統計がなぜつじつまが合わないのか ― そして偽りの統計を見分ける方法」BBCサイエンスフォーカス。
外部リンク
- 公式サイト
