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統計リテラシーとは、統計やデータを理解し推論する能力のことである。データやデータを用いた議論を理解し推論する能力は、新聞、テレビ、インターネットなどの出版物に掲載される資料を国民が理解するために必要である。しかし、科学者も統計リテラシーを身につけて、厳密で再現性のある研究を生み出し、それを消費できるようにする必要がある。数的リテラシーは統計リテラシーの要素であり、統計リテラシーのモデルや一部の集団（幼稚園から高校3年生/中等教育終了までの生徒など）では必須のスキルである。統計リテラシーには、統計資料を批判的に評価する能力と、統計に基づくアプローチが生活全般のあらゆる側面[1] [2] [3]や科学的研究の評価、設計、生産にどのような関連性があるかを理解する能力の両方があることが含まれると解釈されることがある。[4]
統計リテラシーの促進
人々は毎日、広告 (「5 人中 4 人の歯科医が推奨」)、ニュース レポート (「世論調査では現職が 4 ポイントリード」)、さらには一般の会話 (「半分は何を言っているのかわかりません」) から統計情報に溢れています。専門家や支持者は、自分の主張を補強するために数値の主張をよく使用します。統計リテラシーは、専門家の言っていることと支持者の意見のどちらを信じるかを判断するのに必要なスキルです。統計は、有効と思われるデータを誤って表現する可能性があるため、これは重要です。統計リテラシーの支持者の目的は、数字や図に対する一般の理解を向上させることです。
健康に関する意思決定は統計的な意思決定の問題として現れることが多いが、これらのデータに適切に対応できる医師や患者はほとんどいない。[5]
世論調査の結果は報道機関によって頻繁に引用されますが、そのような世論調査の質は大きく異なります。世論調査の結果を正しく解釈するには、統計的手法であるサンプリングについてある程度理解しておく必要があります。サンプル サイズが小さすぎて意味のある結論を導き出せない場合や、サンプルに偏りがある場合があります。世論調査の質問の文言によって偏りが生じる場合があり、意図的に偏った結果を生み出すために使用されることさえあります。優れた世論調査では偏りのない手法が使用され、質問の設計と世論調査の戦略に多くの時間と労力が費やされています。統計リテラシーは、世論調査を信頼できるものにするものを理解し、世論調査の結果と結論の価値を適切に評価するために必要です。
これらの理由やその他の理由から、統計リテラシーを促進または向上させるためのプログラムが世界中で数多く作成されています。たとえば、カナダ統計局やオーストラリア統計局などの多くの公式統計機関は、学校で生徒に統計の性質について教育するプログラムを実施しています。国際統計研究所のプロジェクト[6]は、社会のすべてのメンバーの統計リテラシーを高めるための国家プログラムや取り組みを促進することに重点を置く唯一の国際組織です。多数のリソースと活動、そして国際的な専門家の団体が、大陸全体で非常に成功したキャンペーンの維持に役立っています。国連欧州経済委員会は、統計リテラシーの概念を、データを意味のあるものにするための第 4 ガイドの主題として取り上げています。統計に対する国民の理解を促進するという王立憲章の義務を認識し、王立統計協会は2010 年に10 年間の統計リテラシー キャンペーンを開始しました。[7]
統計リテラシーのモデル
科学の実験、ビジネスモデル、レポートでは統計が使用されています。これらの分野に携わる人々は、平均や標準偏差などの統計量の意味を一般的に研究しています。多くの大学では、専門プログラムの一環として統計の入門コースを必須としています。
データの視覚化は、データやデータに基づく議論の理解や誤解に貢献する可能性があります。[8] [9] [10] [11] [12]
研究によると、人間の確率の推定は文脈や言葉遣いに大きく影響される。統計的推論は開発や改良が難しいため、このタイプの推論は直感的ではないと分類される。例えば、人々は自動車事故に巻き込まれる確率を過小評価する傾向がある。これは、日常的に自動車と関わることで、実際よりも安全だという印象を与えるからである。同様に、メディアやその他の影響により、サメに襲われる確率を過大評価する傾向がある。 [13]
ギャンブルは、統計リテラシーの欠如が大きな損失をもたらす可能性がある状況の 1 つです。[要出典] 単純な確率論は、個人が運任せのゲームに関連する確率を推定または計算するのに役立ちます。しかし、ほとんどの人は、たとえばポーカーのゲームでフルハウスが配られる確率を概算することができません。これらの確率を理解していないと、個人は少なくとも確率の推定値を知っている場合よりも多くまたは少なく賭けることになります。[要出典]教室での応用、教科書の例、およびその他の方法を通じて個人の統計リテラシーと確率の知識を高めることは、より情報に精通した市民、より情報に基づいた決定を下すことができる市民、またはそうでない市民につながります。[13]
統計リテラシーの定義とそれに関する意見は、歴史的に多少変化してきました。1940 年より前は、統計スキルの一部は科学に引き継がれていました。その後、統計の一部は小学校で教えられ、「ある程度の統計リテラシーは将来普遍的なものになるでしょう...」[14] 。 最近では、期待はさらに高まっています。「「統計リテラシー」とは、私たちの生活に浸透している統計結果を理解し、批判的に評価する能力です...」[2] 。 これらの統計結果は、1940 年頃に大学の統計教科書に登場した推論方法に由来することがよくあります。統計は進歩し続けています。統計リテラシーの欠如は、長い間、さまざまなレッテルを貼られて非難されてきました。[15] [16] [17] [18] HG ウェルズは、統計的理解はいつか読み書きができるのと同じくらい重要になるだろうと述べたと言われていますが[2]、彼は現代の統計よりも、政治算数の古い考え方に言及していた可能性があります。
参照
参考文献
- ^ドッジ、Y . (2003)オックスフォード統計用語辞典、OUP。ISBN 0-19-920613-9
- ^ abc Wallman, Katherine K. (1993). 「統計リテラシーの向上：社会を豊かにする」アメリカ統計学会誌. 88 (421): 1– 8. doi :10.1080/01621459.1993.10594283. ウォールマン氏はアメリカ統計協会の会長であり、米国行政管理予算局の統計政策責任者でもあった。
- ^ Gal, I. (2002). 成人の統計リテラシー：意味、構成要素、責任（考察付き）. 国際統計評論、70(1), 1–51.
- ^ Tractenberg, Rochelle E. (2016-12-24). 「統計リテラシーの習得基準が統計的および定量的学習成果に関する実用的な証拠を生み出す方法」.教育科学. 7 (1): 3. doi : 10.3390/educsci7010003 .
- ^ ゲルト・ギゲレンツァー他 (2008)「医師と患者が健康統計を理解できるようにする」公共の利益のための心理科学 8 (2)、pp.53-96
- ^ 国際統計リテラシープロジェクト
- ^ getstats.org.uk
- ^ タフテ、エドワード R. (1997)。視覚的説明：画像と量、証拠と物語。チェシャー、コネチカット：グラフィックス プレス。ISBN 9780961392123. OCLC 36234417。
- ^ タフテ、エドワード R. (2001)。定量情報の視覚的表示（第 2 版）。コネチカット州チェシャー: グラフィックス プレス。ISBN 9780961392147. OCLC 46932988.
- ^ タフテ、エドワード R.情報の構想。グラフィックス プレス。チェシャー、コネチカット。ISBN 9780961392116. OCLC 21270160.
- ^ Heiberger, RM, Holland, B. ( 2004)統計分析とデータ表示。Springer。ISBN 0-387-40270-5
- ^ タフテ、エドワード R. (2006)。美しい証拠。チェシャー、コネチカット州：グラフィックス プレス。ISBN 9780961392178. OCLC 70203994.
- ^ ab カーネマン、ダニエル (2013)。 『ファスト＆スロー』ニューヨーク：ファーラー・ストラウス・アンド・ジルー。ISBN 9780374533557。 この本は、人々が実際にどのように考え、決定し、記憶するかについて書かれています (心理学的実験に基づく)。「なぜ統計的に考えることが難しいのでしょうか。連想的に考えたり、比喩的に考えたり、因果関係で考えたりするのは簡単ですが、統計では一度に多くのことを考える必要があります。これは [直感] が行うようには設計されていないことです。」p 13 「統計学者でさえ、優れた直感的な統計学者ではありませんでした。」p 5 「教訓は明らかです。死因の推定はメディアの報道によって歪められています。報道は目新しさと痛烈さに偏っています。」p 138 「人々がテクノロジーに好意的だった場合、そのテクノロジーは大きなメリットがあり、リスクはほとんどないと評価しました。テクノロジーを嫌った場合、そのテクノロジーのデメリットしか考えられず、メリットはほとんど思い浮かびませんでした。」 p 139 「私の直感的な思考は、これらの問題を研究する前と同じように、自信過剰、極端な予測、計画の誤りに陥りやすい。私が改善したのは、間違いが起きそうな状況を認識する能力だけだ...」p 417
- ^オグバーン、ウィリアム・フィールディング ( 1940)。「統計的傾向」。アメリカ統計学会誌。35 (209b): 252– 260。doi :10.1080/01621459.1940.10500563。
- ^ ハフ、ダレル（1993年）。統計で嘘をつく方法。ニューヨーク：ノートン。ISBN 978-0393310726。 1954年に初版が発行されました。
- ^ ホプキンス、ハリー (1973)。数字ゲーム：当たり障りのない全体主義。ボストン：リトル、ブラウン。ISBN 978-0316372701。
- ^ パウロス、ジョン（1988）。「数学的無知：数学的無知とその結果」ニューヨーク：ヒル・アンド・ワング。ISBN 0-8090-7447-8。
- ^ Seife, Charles (2011). Proofiness : how you're being fooled by the numbers . New York: Penguin. ISBN 9780143120070。
外部リンク
- ベルリン数的処理能力テスト: 統計リテラシーを測る、検証済みのオンライン 3 分間心理測定テスト
- 統計教育における評価と指導のガイドライン (GAISE)
- 国際統計リテラシープロジェクト
- Statlit.org: 統計リテラシーの指導に関する記事と書籍のコレクション
- 科学と統計についての感覚：統計を理解する：統計分析レポートの素人向け入門