ウソつき統計学：批判精神欠如の末路

「なんとかに役立つ統計学」など、統計学やデータ分析の有用性を語ってくれそうなタイトルの本はあっても

「間違いだらけの統計学」「統計学のウソ」「統計学はウソをつく」

のような本はないのだろうか？

そんな疑問が浮かんだのは、GLM をちゃんと理解しようと読み直している久保拓也著「データ解析のための統計モデリング入門」の次の一節から。

いくつかの学問分野でみられる、「データ解析なんて何でも検定して『ゆーい差』だせばいいんだ」といった、まぁ、一部で見られるような安易な「お作法」に対して批判的な立場をとり、この章では「そもそも検定はそんなにエライのか？」といった文脈で検定の非対称性などを指摘しています。P.7

「間違いだらけの統計学」「統計学のウソ」「統計学はウソをつく」、でネット検索したが無さそう。「ウソを見破る統計学」という真逆の結果がヒットする有様。

検索語を "wrong statistics" に変えて見つけた Alex Reinhart 著 "Statistics Done Wrong: The Woefully Complete Guide" がそれっぽさそうで面白そうなので、手に入れることにした。面白い本なら後日ブログ投稿します。

次に見つけた Darrell Huff の "How to Lie with Statistics" は 1954 年出版で、Wikipedia の記事になるほどなので有名なのだろう。確かに、このタイトルは聞いたことがある。思い出したのは、日本語訳版の「統計でウソをつく法―数式を使わない統計学入門」、そんな古い本だとは知らなかった。

"How to Lie with Statistics" は私が期待する「統計学のウソ」的なものより、谷岡一郎著「『社会調査』のウソ」に近い気がする。この本は非常に有益な情報満載なのだが、私が知りたいのは、長年教育現場で教えられてきた「頻度主義の統計学」の過ち、つまり「p 値」「仮説検定」等の誤った用法について。「NHST：隠れた意図に依存する仮説検定」のような内容で体系的にまとまったもの。

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Statistics don't lie, but liars use statistics.

ネット検索中に見つけた言葉。


批判精神欠如による害

私のスタンスは「ベイズの基礎：Why Bayes?」の通りだが、「頻度主義の統計学」を批判する立場でもないし暇もない。ただ問題視してるのは、そんな「誤った統計学」が教育現場で未だに教えられていること。特に初期の統計学の授業で、仮説検定を教えるなんて、「統計学嫌い」を増やすだけと思う。「帰無仮説を棄却」とかいう考えは、私には科学的とは思えないのだ。

日本では「アカデミックなものへの批判」が少なすぎるように思う。おまけに、お偉い先生方を「お上」の如く扱い、彼らの理論を盲目的に信じる傾向は否定できない。これって「年功序列の弊害」じゃないか？ Google のような世界的にイノベーションを起こす「若い企業」が日本から生まれない理由にもなっていないか？

「年功序列」と「年上を敬う」を混乱している気がする。そもそも盲目的に「年上を敬う」というのにも疑問だ。性別並みに「逆差別」の気がする。

年食った年齢と過去の実績を振りかざす

そんなことをして、より良い未来が切り開かれると思いますか？「裸の王様」ですよね。