数字の読み方

数字の読み方: ニュースの統計ガイド (そしていつそれを信頼すべきかを知る)

著者	トム・チヴァース デビッド・チヴァース
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
番号	9781474619974

『数字の読み方：ニュースの統計ガイド（そしていつ信頼すべきかを知る）』は、トム・チバーズとデイビッド・チバーズによる2021年のイギリスの書籍です。COVID -19パンデミック、医療、政治、犯罪に関する現代の例を挙げながら、ニュースにおける統計の誤解を招く使用について説明しています。この本は、いとこ同士の著者によって2020年初頭に考案されました。読みやすさ、魅力、数学者以外の人にも理解しやすいこと、ジャーナリズムの執筆への応用性などについて好評を博しました。

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年最初の数か月間に本の企画書を書いた。企画書では、最終的な本から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簡単に触れていた。^[1]執筆時点で、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読み書きが得意で、情報をドラマチックに伝えるよう動機づけられていると考えていた。デイビッド・チヴァースは、学術界における「出版するか滅びるか」という動機が同様の効果をもたらす可能性があると述べた。^[1]

著者らは、統計学は学校のカリキュラムでもっと重視されるべきであり、数値理解は読み書き能力のようにみなされるべきだと考えた。トム・チバーズは、学校や大学の教師から、授業でこの本を使ったというフィードバックをいくつか受け取った。デビッド・チバーズは、数学は数値情報が文脈の中で何を意味するかの解釈ではなく、計算として見られるのが一般的だと述べた。^[1]

この本は2021年3月に出版された。^[6]最後はジャーナリストに推奨される「統計スタイルガイド」で締めくくられている。著者らは2021年のSignificance^{講演でこれを発表した。[2]}

序文では、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パンデミックの情報を用いてこれを説明しています。各章では、ニュースで見られる統計の誤解を招く使用法を取り上げています。

1. 生態学的誤謬の一種であるシンプソンのパラドックスは、 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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されないことがよくあります。
5. 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。
6. 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。
7. 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、どちらも他方の原因にはなりません。いくつかの研究では、「刺激を求めること」がマリファナの電子タバコや喫煙の交絡因子であることが分かりました。
8. 観察研究は相関関係を示しますが、因果関係は示しません。ランダム化比較試験では因果関係を測定できます。これが不可能な場合は、自然実験または操作変数を使用できます。
9. 自転車事故による死亡事故、不法移民による殺人事件、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、誤解を招くような報告の場合、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。
10. 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、陽性検査結果の後に人が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。
11. 相対リスクは絶対リスクよりも警戒すべき内容に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。例えば、発作が 18% 増加すると、0.024% から 0.028% に増加する可能性があります。
12. 測定方法の変更により、傾向が不正確に認識され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にもかかわらず、犯罪統計が増加する可能性があります。
13. GDPと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。
14. 個々の研究は、文献研究やメタ分析のように文脈化されるべきだが、ニュースでは孤立して報道されることが多い。これにより、健康に関する科学的コンセンサスが実際よりも変わりやすいように見える可能性がある。ランセットのMMR自閉症詐欺は、文脈化の欠如によって増幅された。
15. 出版バイアス(ファンネル プロットで検出可能) により、相関関係や大きな効果サイズを報告する研究が過剰に表現されることになります。Daryl Bemが主張する、原因に先行する効果の証拠が例として使用されています。
16. 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して、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。
17. 信頼区間は不確実性を測定し、ブライアースコアは、予報では雨の確率が 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、多数の予測に対する予測の有用性を測定します。
18. モデルが立てた仮定を知ることは重要です。仮定によっては、予測結果が劇的に変わる可能性があるからです。たとえば、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異なります。
19. テキサス・シューター誤謬は、 2007 ～2008年の金融危機や2017年の英国のハング・パーラメントの結果など、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であるように思わせる可能性がある。
20. 従属変数を選択してパターンを特定することは生存者バイアスであり、成功している企業だけを研究することで、何がその企業の成功の要因であるかを結論付けるような行為です。
21. 交絡因子とは逆に、衝突因子は、制御されると誤った結果をもたらす可能性があります。大学への入学が、高い学業成績またはスポーツの成績のいずれかに基づいている場合、学生人口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、学生人口は負の相関関係を示す可能性があります。
22. グッドハートの法則、「ある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、教育の分野で見ることができます。

著者らは最後に、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。

Chalkdustの2021年の年間最優秀本にノミネートされた評論家は、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、数学者以外の人にとっての有用性を称賛した。 ^[7] The Big Issueに寄稿したスティーブン・ブッシュは、その軽妙な口調、情報量、数学的解説をオプションのセクションに分けた点を高く評価した。^[5] Mintのヴィヴェック・カウルは、そ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を有益で楽しめるものとして推薦し、チバー兄弟は「難解な題材を理解し、興味深い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「著者らは言葉を巧みにつなぎ合わせる素晴らしい仕事をしており、難しい概念でさえも簡単に説明され、理解できる」と述べた。^[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資料は、より良いジャーナリズムにつながる可能性があると述べた。^[11]

• トム・チヴァース（2021年4月18日）。「新型コロナ検査の信頼性を左右する、あまり知られていない数学の定理」オブザーバー。
• チヴァース、トム、チヴァース、デイヴィッド（2021年4月20日）。「ニュースの統計が合わないことが多い理由と偽物を見分ける方法」BBCサイエンスフォーカス。

• 公式サイト