2019年01月25日

統計は、実態を把握する大切な手法、不正調査はまかりならない

厚生労働省「毎月勤労統計」をはじめとして、政府の統計の多くに不正調査が指摘されています。

政府基幹統計、4割の22統計に間違い 抽出方法など

実態は現時点では不明ですが、

「全数調査は手間がかかって、面倒くさい。一部のサンプル調査でも、それほど変わらないだろう」

という安易な動機かな?という気がしています。

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そんな安易な手抜きが、国、組織を脅かすことにつながってしまうのです。

「論より統計!」大規模データの時代になって、統計が「整備」から「積極活用」に

マクロ経済学は他学問、とりわけ統計物理学を取り入れて変わっていく



ところで、「統計」とは何でしょうか?

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統計の歴史を振り返る〜統計の3つの源流〜


より抜粋します。

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「統計」と呼んでいるものの歴史を振り返ると、その源流は以下のように大きく3つに分けることができます。

1. 国の実態をとらえるための「統計」

2. 大量の事象をとらえるための「統計」

3. 確率的事象をとらえるための「統計」

これらは別々のルートをたどって、19世紀半ば、ケトレー(1796-1874)が社会統計を科学的に作成・分析するために確率論を導入したことで、社会現象・自然現象いずれも数量的にとらえる「統計」として形を整えました。

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1. 国の実態をとらえるための「統計」

古来、為政者は、徴税、兵役などのために、その支配する領域内の実情をできるだけ正確に把握する必要がありました。

19世紀のフランスの統計学者モーリス・ブロックは「国家の存するところ統計あり」という言葉を残しています。こうしたことからも、統計が国家経営に欠かせないものとして発展してきたことは容易に理解できます。

古代エジプトでは紀元前三千年にピラミッドを建設するための調査が行われたことが知られていますし、ローマ帝国では初代皇帝アウグストゥスの治世の頃に、人口や土地を調べる調査(Census)が行われました。今日、国勢調査のことを「人口センサス」と呼ぶのはその名残です。

日本でも、住民を登録して課税するために670年に最初の戸籍、庚午年籍を作成したり、また後世では豊臣秀吉が同じく課税のために、大規模な太閤検地を行ったことが知られています。

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2. 大量の事象をとらえるための「統計」

イギリスのジョン・グラント(1620-74)によってその道が切り開かれました。

グラントは、当時たびたびペスト禍に見舞われていたロンドンで、教会の資料を基にした死亡統計表を分析し、一見偶然とみえる人口現象に規律性のあることを明らかにしました。

彼はまた、当時200万人と考えられていたロンドンの人口について、様々なデータや観察を通じて38万4千人と見積もり、限られた量のサンプルデータを注意深く観察することで全体の人口に関する推測が可能になることを示したのです。

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3. 確率的事象をとらえるための「統計」

サイコロ賭博のように偶然に左右されるギャンブルとの関わりの中から産み出されました。

「標本空間」の基本的な考え方は、16世紀にサイコロ賭博やトランプゲームにおける偶然の仕組みを数学的に研究したイタリア人カルダーノ(Geloramo Cardano 1501-76)によっています。

パスカル(1623-62)とフェルマー(1600年代初頭-1665)は期待値、推定、検定、標本理論など確率論の基礎をつくり、18世紀に入り、ベイズ(1702-61)、ラグランジュ(1736-1813)、ラプラス(1749-1827)といった一流の数学者たちの研究を経て大成します。

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・明治14年(1881年)明治政府は「統計院」を設立。「現在の国勢を詳明せざれば 政府すなわち施政の便を失う  過去施政の結果を鑑照せざれば 政府その政策の利弊を知るに由なし 」(大隈重信)

・政策立案の根拠は統計データ、データにより現状を把握し、状況・効果を予測し、施策を立案する。特に人口、経済状況は基本。 

・18世紀から19世紀にかけて、各国で国家運営の基礎として統計を用いることの重要性が認識されるようになり体制整備や統計調査。フランスでは、統計の重要性に着目したナポレオンによって1801年に統計局が設置。

・感情的になることなく、客観的なデータを分析する。

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・社会人に求められる資質=論理的問題解決能力、データに基づく規則性の発見(仮説)→仮説検定→実証

・統計を学ぶ意義。ビジネス、研究では必須。無駄をなくす、だまされない、判断ミスを減らす、人生を有意義、効率的に生きる、無駄な心配をしなくて済む。

・大学での統計学、文系にとっては数学、理系にとっては「あいまいな学問」解析学、物理学などに比べ、主観的。統計学は、現代の「読み、書き、そろばん」 

・運鈍根、勘、経験、度胸による判断から統計に基づく判断へ

・ビジネスで求められる能力、次々と降りかかってくる無理難題を解決する。美しい正解はない。武器としてのリテラシー(知識、能力)を多く持ち、活用できること。考え抜く力と構築力、責任感、実行力

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・リテラシー:体力コミュニケーション能力、語学力、対人関係、数量的な感覚、数字へのセンス(数字をしっかり見ているか?課題発見、課題解決のための仮説検証)

・数学を駆使して仕事に活かす能力、課題を数字で見る、処理能力が高まり、客観性が出る、説得力が増す、仕事を客観的に見渡せる。

・ビッグデータにより、統計は「整備・収集」の段階から「積極活用」の段階へ




stake2id at 20:00│Comments(0)このエントリーをはてなブックマークに追加

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