データの正しい見方3選
seiyu-seminarこんにちは！
西優ゼミナールの河合です。
今日は久しぶりに説明会以外の投稿です。
ところでみなさんデータは正しく見ることができていますでしょうか？
現代はビッグデータをいう言葉があるように、身の回りにありとあらゆるデータがあふれています。
私は一応理系出身の人間なので、科学的根拠であったりデータの信ぴょう性など普通の人よりは気にする方だと思います。
もちろんデータに関しては数学や社会で円グラフ、折れ線グラフ、帯グラフなどとしても登場します。
文系理系関係なく、現代人としてデータを正しくみることは知っていて損はないです。
今回はなるべくかみ砕いて書いていきます。
この記事をみるメリットは2つです。
データに騙されない
正しくデータを読み取ることができる
数Ⅰのデータの分析や数Bの統計を知っているとより理解ができると思います。
それでは正しいデータの見方3選をみていきましょう。
①データのサンプル数は十分か
サンプル数とは要はデータの数です。
例えば、学校で何かの調査をするときに10人にするのと100人にするとのでは100人分のデータの方が信ぴょう性が高いのは直感的にわかると思います。
これを大数の法則と言います。
コインを投げて表と裏が出る確率が投げる回数を増やしていくほど50％に近づいていくアレです。
多ければ多いほどいいのですが、日本人（約1億人）で何か調査したければ無作為に約2000人程度調査すれば信ぴょう性の高いデータが取れるそうです。（統計学的に）
ですので、サンプル数が少なすぎないかどうかだけ注意したらよいと思います。
②サンプルに偏りがないか
これは理科の対象実験に似ていますが、どのようなサンプルでデータをとったかが重要になってきます。
例えば世論調査で高齢者ばかりをターゲットにするとある一定層の偏ったデータになるのは想像すればわかりますね。
人をターゲットにすると性別、年齢、職業、所得、住んでいる場所などなど様々な分類ができます。
ですので、様々な条件をランダムに（無作為に）選びだしているかが重要になってきます。
③グラフの軸や縮尺が正しいか
そんなことないやろと思うかもしれませんが、意外とあります。
まあこれをやっていると情報操作しているのと同じなので、かなり悪質です。
グラフというのは軸の幅を変えるともちろんグラフの見た目が変わります。
実際には小さい変化しかないのに、軸の目盛りを変えて大きな変化に見せかけたり、円グラフの割合と扇形の大きさが一致しないなどです。
あと、軸の横の（万人）や（万円）なども注意してみる必要があります。
以上となります。
最近では探求学習で自分でデータを集めることもあると思います。
データをまとめる側としても以上のことに気を付けてみてください。
それでは！
