統計学が最強の学問である

2024年6月21日2024年6月24日

HGウェルズというイギリスの作家が
「読み・書きと同じレベルで、統計学的思考が必要になる日が来るよ」
と言っています。

タイムマシンや透明人間という概念を生み出したおじさんです。
ドラえもんの、生みの親の生みの親ってことです。
本当に、読み・書きと同じレベルで統計学が必要なら、まずい。

なぜなら、僕は何も統計学の知識がないからです。
大学は経営学部だったので、講義を受けた気もしますが、すべてを忘れています。

そもそも統計とは？

そもそも統計学ってなに？
Wikipediaには、「統計に関する研究を行う学問」と書いてました。

統計：データ（情報）を元に、計算した数値のこと
学問：真実を明らかにすること

つまり、データを元に計算した数値に関する、真実を明らかにすることです。

「どうやって数値から真実を明らかにするか？」

ってところがミソですね。

ちなみに、現代統計学の基本的な考えは、
データ間の関係性から因果関係を推論することで、真実を明らかにします。
真実を明らかにした上で行動することで、最速で最善の答えに辿り着ける。
これが、統計学を最強の学問だと考える理由です。

問題に対する仮説を証明したいとき、データがあれば大体使えます。

サッカーだと、どうやったら勝てるか？
ビジネスだと、どうやったら利益を上げれるか？
医療だと、どうやったら疫病を防止できるか？
教育だと、どうやったら生徒が賢くなるか？

これまでは、コーチや医者の経験と勘で、指導や仕事をしていました。
「俺はこうやって指導されたから」
「こうやって実績を上げてきたから」

ただ、どうしても結果を出さないといけない局面。
例えば手術など。
そんな時は、個人の勘と経験だけに頼るのはリスキーです。

統計学を使うことで、自分以外の人の力も借りることができます。
言葉だと、誰が本当のことを言っているかわかりません。
だけど、数字は嘘をつかないからそ、強力な武器として、最善の道になるのです。

ドジャースの大谷選手もデータを積極的に活用しています。
データと経験を活かすことで、ホームランを量産しています。

ニューディール政策では、統計学が大活躍しました。
これは、アメリカのルーズベルト大統領がとった、第一次世界恐慌の対策です。

第一次世界恐慌とは。
1929年に、ニューヨーク証券取引所での株価大暴落しました。
ほとんどの先進国で株価が大暴落した騒動のことです。

日本では、多くの企業が倒産して、多くの会社を吸収した財閥が強くなりました。
結果として第二次世界大戦にも繋がっています。
この不況によって、アメリカでは失業率が24.9％になりました。

どうすれば、不況を脱却して失業率を上げることができるのか。
そのために、まずは正確な失業者を把握したい。

とった手段は2つ
１　全数調査（おっさん案）
失業者に、登録カードに必要事項を記入して、最寄りの郵便局から郵送をしてくれ

結果
あまりみんなが郵送してくれませんでした。
結果、失業者数を過小評価した偏りのあるデータになってしまいました。

２　サンプリング調査（統計好き若者案）
無作為に選んだ全人口の0.5％に対して調査する

結果
驚くほど正確でした。（後に検証）
その後もアメリカでは、サンプリング調査を実施して把握しています。
（マクロ経済の指標：消費者物価指数や工業統計調査など）

参考）