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統計の基礎 第 2 回 第 2 講 調査 の中での統計

統計の基礎 第 2 回 第 2 講 調査 の中での統計. 4 月 30 日. 第 2 講　 調査の中での統計. 1 ． 我々の知識 2 ． 事例的調査と統計的調査 ３ ．発想と先入観排除の工夫 ４．統計学 (1) 統計学の広がり (2) 統計的調査の最近の 動き. 1 ． 我々の知識 知識は正しいか. ①． 正しい知識を持っているか ② ． 知識の源泉は ③ ． いいかげんの知識でも生きれるようになっている ④ ． 正しい知識の必要性 ⑤ ． 知識は何によって得るか ⑥ ． 調査の科学. ①．正しい知識を持っているか ( 1) 都合のよい判断.

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統計の基礎 第 2 回 第 2 講 調査 の中での統計

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Presentation Transcript

  1. 統計の基礎第2回第2講調査の中での統計 4月30日

  2. 第2講　調査の中での統計 • 1．我々の知識 • 2．事例的調査と統計的調査 • ３．発想と先入観排除の工夫 • ４．統計学 • (1) 統計学の広がり • (2) 統計的調査の最近の動き

  3. 1．我々の知識知識は正しいか ①．正しい知識を持っているか ②．知識の源泉は ③．いいかげんの知識でも生きれるようになっている ④．正しい知識の必要性 ⑤．知識は何によって得るか ⑥．調査の科学

  4. ①．正しい知識を持っているか(1)都合のよい判断①．正しい知識を持っているか(1)都合のよい判断 • ベンジャミン・フランクリン • 酸っぱいブドウ • 県政の新規施策採用の判断 • グラミン銀行での議論　ムハマド・ユヌス

  5. B.フランクリンの格言　理性のある動物、人間とは、まことに都合のいいものである。したいと思うことなら、何にだって理由を見つけることも、理窟をつけることもできるのだから。B.フランクリンの格言　理性のある動物、人間とは、まことに都合のいいものである。したいと思うことなら、何にだって理由を見つけることも、理窟をつけることもできるのだから。

  6. 無意識 • Ｓ.フロイト 　　　意識　　 合理的な思考と感情の在りか 　　　無意識　非合理的な思考と感情の在りか • 今日の認知心理学 　　　　　　それほど二極分化したものでない

  7. (2)無反省な弁明 • 富山の特徴に関する多様な言説があるが根拠に乏しい。 • 日常的認識での誤りが多い。

  8. (3)ヒューリスティクな判断 • 「人間は生きていくために物事を適当に判断するようにできている」 • 錯覚は人にとって必要

  9. ヒューリスティクな誤りの類型 • ベースレートの誤信　乳がん検診陽性でのがんの確率 • ギャンブラーの誤信　失敗続きの後は • 利用可能性への過度の依存　私の知人はこうであった • 因果関係の存在への期待　ハリネズミの失敗 • アンカリングの習性　先入観の囚われ • 後知恵の追加　自らの正当化のみ • 大量情報処理の恣意的整理　８以上の序列化は無理 このため、正しい判断には工夫が必要

  10. 乳がんの可能性 • 40歳代女性　患者1% • 患者　　陽性　80％ • 健康者　偽陽性　9.6％ • 健診で陽性となった場合の患者の確率は？ ①　　　②　　　③　　　④ ～50% ～30％～10％～

  11. 農村でのスチーブさんの職業は？ 「たいへん内気で、いつも周りの人を助けてくれるのに他人や現実の社会に関心がなく、おとなしく、整理整頓を好み、秩序を重んじ詳細にこだわる」 農夫、セールスマン、パイロット、司書、医者

  12. (4)生きるための方便 • 各種集団それぞれが、文化的習慣を持っている

  13. (5)科学的判断力の欠如 • 科学的判断には関心が乏しい。 • 因果関係をいいかげんに扱う。 • 科学性を装うことも多い

  14. (6)偏向する判断 • 判断は自己利益に合わせて偏向しがちである。

  15. (7)真実を見たくない • 不都合な真実は見ようとしない。

  16. ②．知識の源泉は • 日常生活体験 • 伝統 • 権威 　社会的事実の判定の難しさ

  17. ③．いいかげんの知識でも生きれるようになっている③．いいかげんの知識でも生きれるようになっている 社会的習慣に従えば生きていくことができるようになっている • 伝統的規範 • 社会システム • ゴミ箱モデル • 反知性主義

  18. ④．正しい知識の必要性 • 賢く生きようとするのであれば　　知識が必要 　個人的にも 　社会的にも • さらに、社会のあり方を主張する場合も知識が必要

  19. ⑤．知識は何によって得るか • 調査 　ただし、これも偏向しやすい 　調査をする能力、他者の調査を評価する能力が必要

  20. ⑥．調査の科学 • 正しい知識を得るための手法、要点を学ぶ • 科学的にやる、正しい手法を （超常現象の乗り越え）

  21. ２．事例的調査と統計的調査

  22. アブダクション 　単なる可能性のある一つの説明 • 演繹 　公理から理詰めで導き出す 　　　　公理が違えば異なる世界 • 帰納 　　　幾つも積み上げて推測する 　　　　常に間違いの可能性

  23. ３．発想と先入観排除の工夫 ◎まず観察

  24. ◎自由な発想 ブレーン・ストーミング　勝手に思いつくまま話す　芋づる的に　人の話をむやみに評価しない

  25. ◎網羅的な発想 　　特性要因図(魚の骨図)

  26. ◎データに語らせる ＫＪ法 　多様な事柄が渾然と並ぶ場で、その内容を整理し、その構造、課題を見つけだしていくための手法。 川喜田二郎著「発想法」中公新書1967年 同「続発想法」1970年

  27. 名刺大程度の紙片に最小単位 (単一の意味内容)に区分した事柄を記し、

  28. ◎グラウンデッドセオリー • A.ストラウス、B.グレーザーが案出し、1967年に紹介された質的調査の方法論 • 質的調査の科学的手法を念頭に置き、データに根ざした理論の形成を目指した方法論。 • このために、データ収集をいかに深く行うか、収集データに基づきつついかに理論化していくかを述べている。

  29. ４．統計学(1) 統計学の広がり • 統計の整理・集計 • 標本統計から母集団値の推測(狭義の統計学) • 対象システムの解明(多変量解析など)

  30. (2) 統計的調査の最近の動き統計環境の変化 • 情報システムの浸透 　　　→　多様な情報の蓄積 　　　　→　データの積極的活用　　　　→　分析総合システムの普及

  31. 調査分析の変化 　狙いを定めた分析 　　→　多様な分析を試み良好な結果を抽出

  32. 統計学の学習の変化 　統計学の数理的解析の理解 　→　原理の(凡その)理解と 　　　　　　　実践的活用方法の学習

  33. 統計学の学習書の変化 • 論理の展開 　　→　分かりやすさの工夫 (考え方の理解を促す) 　　→　Excelを使った実践

  34. 積重ねが基本 • 色々な教科書で学ぶ • 実践しつつ学ぶ

  35. 新しい統計学　　ベイズ統計学

  36. ミニ・レポート課題 • 事例的調査と統計的調査の役割について述べなさい。

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