『統計学が最強の学問である』を読みました。( ｀ー´)ノ
まず印象に残ったのが、
**「データは多ければ多いほどいいわけではない」**( ﾟДﾟ)
という話です。
今は「ビッグデータ」という言葉が当たり前になり、
企業が何千万円、場合によっては億単位のお金をかけて大量のデータを集め、
解析することもあります、、、、が、、、( ﾟДﾟ)
でも、統計学をきちんと使えば、
必ずしもビッグデータを集める必要ないとのこと( ;∀;)
重要なのは、母集団から適切にサプリングし、
そのデータにどの程度の誤差があるのかを把握することです。
例えば1億人について何かを知りたいとしても、
1億人全員を調査しなくても、
適切な方法で抽出した一定数の人を調べれば、かなりの精度で全体を推測できる！！( ｀ー´)ノ
さらにサンプル数を何百万人、何千万人と増やしても、得られる精度がそれに比例して大きく改善するわけでなければ、そもそもお金をかける必要がない( ｀ー´)ノ
むしろ全数調査に近づけようとすると、莫大なお金と労力がかかるうえ、回答する側が真面目に答えていないなど、別の種類の誤差が入り込む可能性もあるらしい( ｀ー´)ノ
知識ってだいじですね( ﾟДﾟ)
こうした考え方を知ると、「とにかく大量のデータを集めればいい」という発想そのものが少し危ういことがわかります。
統計学は、数字を分析するための学問というより、無駄な労力やお金を使わずに、より確かな判断をするための学問なのかもしれません。
