私たちは普段、何かを論理的・客観的に分析する (あるいは、そのように分析したことをアピールする) ための道具として「数字」を利用します。 とりわけよく用いられるのが、 平均 (average), 分散 (variance), 標準偏差 (standard deviation), 変化率などといった、統計値でしょうか。

こうした数字を並べて見ると、いかにも「客観的」で「正確」な分析に見えてしまうのが数字の魔力。 しかしながら、これらのデータは使いどころを間違えると、まったく見当外れな結果をもたらすことになります。

例えば、受験者数が1000人未満程度のテストの成績に対して標準偏差を求めても、殆ど意味がありません。
グラフ化したときに「山」が２つ以上できるような分布に対しても同様です。
平均だって、分布に偏りが有るときは全体量を見る水準としては役に立たないことがあります。

そうした、「意味のない値」に一喜一憂し、それを根拠に主張・行動するような人を見ると、ちょっと憂鬱になったりします。

担当: 成田 (数字と鋏は使いよう)