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データは騙る: 改竄・捏造・不正を見抜く統計学

感想・レビュー
39

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ネタバレ2019年の本。
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ぽった
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データの省略、理論なきデータ…報道の多くはこれだろう。地球温暖化、コロナ…冷静になろう。
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男
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途中で断念。投資には役立たない印象
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hnzwd
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人は自分が信じたい理論が成立するように、実験結果を選別してしまう、ってのはよくある話ですが、、身につまされる。過去上手くいったから、これで、も、理論が無ければ何の意味も無く。。データ、理論について過去の実例を挙げながらありがちな間違いを指摘している良本。データに騙されないための基礎知識かな。。総括である19章だけでも有益。
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ととむ
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平均への回帰、知ってはいたけどなるほどなあと。 この手の本もイロイロちょこちょこ出てきて面白い
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wasabi
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これ系は1,2冊読めばどれも書いてあることだいたい一緒だな。
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Tomomi
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似たような本を何度も見つけてしまうな。データに騙されるなよ、の話。
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RS
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理論を把握した上でデータ解析を行う、データから出てきた結果の背後にある理論を考える、この両方を常に意識しているつもりだが世間には信憑性の低いロジックが溢れているのがよくわかる。Yahooニュースによくある、なんとか大学の研究により・・・が判明、というのはこの類なのだろう。 いろいろな解析結果に接するにあたり各種バイアスが入っていないかをあらためて注意しておきたい。
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好奇心の横断歩道を渡る!
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とても面白かった。統計を見るときだけでなく、日常の確率的な事象を考えるときに役に立つと思う。論文の出版バイアスとか、交錯因子のせいで全く逆の結論に至る可能性とか、偶然に起こる事象にパターンがあると思い込む傾向とか、計算の結果の結論を見た時に計算の前提を見逃しがちなこととか、観察に基づいた解析では先に仮説を立ててから裏付けデータを新たに入手するべきとか、平均への回帰とか、全くの偶然で発生する事象でも偏ることとか。私自身の世界観が少し変わるくらいの衝撃だった。煽るようなタイトルは似合わないと思う。
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史
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正しくない使われ方をしていることは多いというお話。生存者バイアスが中心にも思える。
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ヘポイ
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面白い!『ウォール街のランダムウォーカー』のチャーティストのもとネタはこの著者だったわけですね。成功者の共通項を調べたビジネス本は、生き残ったものだけの情報ではデータ不足なわけで、役に立たない可能性が高いことがよくわかりました。ヤバイ経済学を読んだ人の一体どれぐらいの人がこの本を読んでいるのだろう…
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アルミの鉄鍋
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★3 「統計的な? 数字に騙されないための10の視点 STATISTICAL」より、こっちの方が個人的には分かりやすかった。文章毎にまとめがあるのもグッド。ただ、日本語の問題なのか中々頭にスッと入ってこなかった。
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sosking
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統計は確かに大事だが、見せ方や見方によって意図的に作為あるものに変わる可能性があると言うことがわかった。また、選択のバイアスについてもよく検証する必要性があることもわかった。たったこれらのことからも、普段マスメディアに出ている情報の大半が、作為的だと思う。今なら新型コロナによる感染者数による死亡率かな? 大事なことは死亡者数だよ。統計的検知からみれば、検査で疑陽性者数を増やすよりは、重症患者に対して対応することが大切。検査の結果は、安心感を与えるだけのもの。隔離されたらこれに対応する人数確保できる?
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miso soup
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データに基づいた一見正しい統計的処理に見えても、実際は結論が誇張されていたり、大きく歪められていたりすることが多い。科学者や専門家が言っているかと盲目的に信じてしまわず、一度立ち止まって、公正な視点から判断するように心掛けていきたい。
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マイアミ
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★★★★★ わたし的、今年読んで面白かった本ベスト①(2019)。普段再読はしないが感想を書くためにもう一度読んでみたが、それでもやはり面白かった。この本の最大の魅力は何といっても既成概念が砕かれ価値観のフレームシフトが起こることだと思う。例えばCMでよくある使った人の○○パーセントが支持しました、ということの本当の意味が見えてくるようになるし、自己啓発本を読んで成功した人がいないことの理由も見えてくる。頭の中で感覚の枠がつけ直され拡大するのが実感できるので、是非読んで欲しい一冊。
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あずみ
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ネタバレ分析にはロジカルな根拠が必要、という、極めて当たり前ではあるが、うっかり信じてしまいそうな事例が多数紹介されていた。他人のデータを見るときはもちろん、自分が分析するときも、バイアスがかかっていないか留意しなければ!と強く思った。
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takao
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ふむ
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ま
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邦題が秀逸で興味を惹かれた。データと理論は車の両輪。適切にデータを収集して、適切に理論を構築するまでには注意しなければならない点が山とあることが分かる。収集したデータが理論に沿うものばかりになってはいけないし、乱暴に集めたデータに理論がおもねることになってもいけないし(後者は「テキサスの狙撃兵の誤謬」というらしい)。そうした主張の欠陥を見抜くのもこれまた骨が折れる。回帰と褒める叱るの関係について示唆を得られたのもよかった。
ま

回帰について補足。①いつもよりいい成績→褒める→回帰で元の成績に戻る→褒めた側は褒め甲斐がない②いつもより悪い成績→叱る→回帰で元の成績に戻る→叱った側は叱り甲斐がある。というわけで上司は叱りがち。という推論。

10/16 17:31
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DEE
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巷に溢れるデータ。それが正しいかを見極めないと簡単に騙されてしまう。自分が特にヒドいと思うのは健康食品の分野。99の望ましくない結果が出ても1の望ましい結果を持って、データに基づいたと言えてしまう危うさ。間違いではないことは正しいことではない。実験の対象者、グラフの目盛や軸の選択、利害関係まで考慮してもバイアスの呪縛から逃れることは難しい。データなき理論はただのデータ、逆もまた然り。突拍子もない理論になぜか人は集まるが、それには納得させ得る突拍子もない裏付けが必要ということ。常識ってかなり大切。
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あいふみ
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3つの扉の話はへーっ感心したけど考えれば考えるほど、こんがらがる。 統計の話を柔らかくするためか、世間話が多い。
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わんわん!
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ノーベル経済学賞は価値がないことが判った。
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くさてる
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統計学の説明の部分は難しいところもあるけれど、論旨は明確で、各章の終わりに分かりやすいまとめがあったので数字に疎いわたしでも問題なく読めました。もっともらしいグラフや数字の羅列、人間心理を突いたデタラメの仕組みがよく分かります。過去に自分がとても面白く読んだ「ヤバい経済学」を批判しているところもあって、え?と思ったのですが、説明は明白で、なるほど……と納得です。正しさを見抜く目を持つのは大事だけど、それを育てるのは本当に大変。面白かったです。
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Mikio Kitayama
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データ・ドリブンという言葉が飛び交っているが、盲目的にデータを信じてはいけない、データと理論の双方がかみ合ってこそ意味がある。 今はエビデンスベースト、という方が正しい。
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izumone
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生存者バイアスや平均への回帰は気づくのが難しい。モンティホール問題では,どうしても自分の直感が世間の常識と一致しないようだと気づいた。これだけ落とし穴を見せられると,確かなことを言うのはおそろしく難しいことのように思える。
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Tapio
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データの扱い方、解釈の仕方について、一般人が落とし入りやすい注意点がれいがたくさん。モンティホール問題や、各種論文の捏造などが話題。ただ、ごく当たり前のことを言ってるような気がして、新鮮みがなかった。二酸化炭素による地球温暖化など、筆者からみたらどうなのだろうか?★★☆☆☆
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渓流
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新たな知見は得られなかったが、新しいネタには出会えた。データに騙られないための本であることは確か。
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koba23
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よく統計とかのデータが紹介されているけど、鵜呑みにせずにデータの前提条件をよく見た方がいい、というのを確認できた本。ニュースなどのデータをすぐに信じてしまう人はこの本は読んだ方がいいです。
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tsuki2b
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自己選択バイアス、生存者バイアス、あやしいグラフ、テキサスの狙撃兵……。経済に医療にスポーツにギャンブルに、おびただしい実例を挙げながら、統計データの誤解や誤用、さらには悪意の改竄・捏造・不正などを指摘していく。怪しい出所のデータはもちろん、権威あるものもぶったぎっていく。「データを前にしたときは、納得していいときと疑ったほうがいいときがあるようだ」とあるように、統計リテラシーを高めなければいけなさそう。
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りょーや
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生存者バイアスや出版バイアス、少数の法則など、初めて知ったものも多く勉強になった。また、特にこの3つには騙されやすそうだったので気を付けていきたい。
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おだまん
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一般常識の教養として読むべき。
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ATS
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★★★こういう系統の本を読んでいたので知っている内容もあったが、非常に平易に書かれておりよかった。「科学的根拠をもとに」ということがいわれるようになって久しいが、科学的根拠の有無をこえて、つぎの科学的根拠は批判的に吟味していく段階のための本といえる。データにつきまとうさまざまなバイアスやまやかしについて書かれており、これらを意識してデータを見られるかどうかというのは非常に重要であろう。
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ルーン
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データだからといって無闇に信用するのは良くないし、理論がなくデータだけがあるのは危険だということですね。
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黒猫堂▽・w・▽
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信用出来ないグラフ、統計データの読み違えによる誤った結論への誘導など。「データ」は数値でしかなくそれは正しく読み取り解析、分析されなければ意味がない。データがある、と聞いてしまうとそれだけで説を信じてしまうところがあるけれどデータそのものも厳しく検証されなければならない、何故ならば。ということをきちんとエビデンスを示しながら明らかにしていく。グラフもきちんと「読む」ことが大事。
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Jim the pharmacist
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データの扱い・見方がすごくわかりやすく書いてある。面白い
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YSHR1980
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不正な操作は論外として、どうしてもデータに何かしらの意味を見出したくなる気持ちというのも厄介だなと。グラフの見せ方には思わず笑ってしまった。
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ミライ
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内容は現在ベストセラーの「FACTFULNESS」に非常に近い、世の中にあふれる一見もっともらしい数値や調査への向き合い方を伝授した書籍。インターネットを中心に、昨今バイアスのかかった情報が蔓延する中で、数値・グラフなどに潜むトリックを明かし、データの改竄や捏造を見逃さず、騙されないようにするするための心得的な極意が紹介されている。
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Shinjuro Ogino
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今でも統計の嘘が多いことに感嘆。幾つか紹介。 〇ファインマンの罠、「テキサスの狙撃兵の誤謬」とも。沢山弾を撃ち、後から中っている所を囲んで的の輪を描き、でたらめの理論を作る(p213)。 〇チャレンジャー号の事故(1986)の原因は、密封のためのゴム製リングが低温で弾性が劣化したからだ。しかし従来の劣化事象の統計が、故障しなかった17回を除いて、故障した7回の温度との分析だけで判断していたからだという(p233)。 〇株価のテクニカル分析には意味が無いとのこと。私ももっと早く知っていたら(p298)。
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littleboy
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本書のまとめは第19章にある。そこで概要は知れるだろう。しかし、各章で語られる具体的な統計データの不正、改竄、捏造は、データを扱わなければならない現代人には必須の観点だ。データ用いて論証、あるいは他人の論証データを検証する難しさを知ることができる。人はパターンに意味を与えたがり、自身の主張に意図せずともデータを切り取って意味付けする。データ分析を行う際には本書の注意点は有用で戒めにしなければならない。
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とし
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いろんなケースが雑然と並んでいるが、陥りやすい考え方が多く、よく理解しておくべき
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