「なんかそういうデータあるんすか？」までは言わないけど、最低限のデータ/統計は見ようねの動画まとめ
参考URL https://yomitube.com/topic/statistics を動画の画像音声とChatGPTをベースにしたテキスト解析をしています。
要諦
- 利益や損失に対する心理的な反応は、実際の金額とは独立している
- レジの列の選び方など日常生活にも統計的なアプローチが有効なケースがある
- 予測のアバウトさの許容、バイアスを排除する努力が重要
- メディアは悲劇を演出して関心を引くことがあり、信頼できるデータや数字の情報を自分で集めて判断するべき
所感
統計データや手法を活用して行動や現象を解析し、予測することの重要性が共通して述べられています。統計学的手法を用いることで、レジの列の選び方から資産形成に至るまで、効果的な行動や戦略を選ぶことができます。一方で、データや統計の解釈には注意が必要であり、バイアスや情報の欠落によって誤った判断をする可能性もあります。そもそもレジに並ぶまでもなく、ネットで買い物をするほうが時短になるかもしれません。人間は思い込みや印象に基づいた判断をする生物である、という事実を受け入れましょう。事実って言うけど統計的な根拠はあるのかって？いやありませんけども…
◇【お金が貯まらない理由とは！？】はじめての統計学 レジの行列が早く進むのは、どっち!?【10分でわかる】 - ◆クロマッキー大学
この記事では、スーパーでのレジの列が一番早く進むパターンについて、統計学的な観点から紹介しています。また、スーパーで半額の商品に喜びを感じる理由についても説明されています。この心理はプロスペクト理論という考え方で説明されます。この理論では、利益や損失によって人々の行動がどのように変わるかをモデル化しています。具体的には、利益が2倍になっても喜びは2倍にならず、逆に損失が2倍になるとよりがっかりするということです。また、参照点という概念も重要で、自分がどの利益や損失を基準にするかによって心理は変わります。実験で、120ドルのジャケットと10ドルの電卓がどちらも5ドル値下げした店の情報を伝えたところ、自転車が安い店に行った人の比率が29%、電卓が安い店に行った比率が68%でした。これは、参照点の違いによる心理的な損益の計算の違いです。そのため、心理を理解しないまま行動すると本来高級品を値下げする方がいい場面でも無駄な買い物をしてしまうことがあります。また、レジの列について紹介しています。列に並ぶ時間は無駄なので、統計を利用して一番早い列を選ぶことができます。例えば、レジに並ぶときは、前に並んでいる人のかごの中身が少ない列が良いと思われますが、手際の良いレジ担当者のいる列に並ぶともっと速くなります。1時間でお客さんが12人で、レジ係が1時間に30人処理できる場合、待ち時間は80秒となります。さらに、セルフレジと有人レジが並んでいる場合、統計的には有人レジの方が早く買い物を終えることができる可能性が高いです。なぜなら、スキャニングの処理時間は人によってばらつきがあるためです。
◇【本解説】 図解 統計学の話 眠れなくなるほど面白い（小宮山博仁 / 著） - ◆YouTube図書館
統計学では、折れ線グラフや棒グラフ、円グラフを使うことで、データの変化や割合を把握することが重要です。また、統計学では保険料の計算にも使われます。事故や死亡の予測を行い、保険料を決めます。そして、統計学には確率論という分野もあります。ロト6の1等当選の確率は非常に低く、そのために当選金額が高くなることを説明しています。次に、高齢化社会のデータが示されており、65歳以上の人口が増加していることと、それが労働力不足や経済の悪化につながる可能性があることが述べられています。また、年金の金額が減少し、受給開始年齢が上がることが示唆されています。他にも、統計学では標本調査を使って全体像を予測します。選挙の予測もサンプル調査を使って行われます。速報で当選確実が報道される理由です。宝くじと馬券の収益性を比較するために、期待値という考え方も重要です。宝くじの売上の48%が賞金に当てられるため、期待値が10100円であれば48円となり、一方で馬券の場合は期待値が75円となります。高齢化率は、65歳以上の人々の割合を示しています。国際連合によると、2050年には高齢者の割合が増加し、負担も重くなります。また、日本の統計データによると、家計の収支は赤字であり、1か月で5万円、1年で65万円、10年で650万円、20年で1300万円の赤字になります。貯金が1300万円ないと老後は悲惨になります。宝くじと馬券の場合、投資額に対して期待値が100未満の場合には最終的に負ける可能性が高いです。
◇【９分で解説】ファクトフルネス【歪められた世界を見ている私たち】 - ◆サラタメさん【サラリーマンYouTuber】
「ファクトフルネス」は、ビルゲイツさんが絶賛した本です。この本には２つの選択肢から１つを選ぶクイズがあります。「過去２０年で、極度の貧困に苦しむ人の割合はどう変わったか」と「世界中の１歳児で予防接種を受けられている割合はどれくらいか」という問題です。正解は、貧困の割合は半分になり、予防接種を受けられる割合は８０％です。このクイズの正解率は、著者が行った調査ではわずか１０％でした。この本の主なテーマは、なぜみんなが間違ってしまうのかその理由を解明することです。私たちは正しい世界を見ることができないのは、ドラマチックに物事を見てしまう本能があるからだと言われています。たとえば、貧困について考えるときに、貧困を拡大していると思ってしまうようなドラマに影響されてしまうことがあります。お金持ちと貧乏、先進国と途上国、サラリーマンとフリーランスなど、対立する２つのグループが存在すると感じる本能はさまざまな場面で見られます。しかし、現実を冷静に見れば、お金持ちでも貧乏でもない人々が存在し、日本においても中間層の人々がほとんどです。分断することは使いやすいですが、本質が見えにくくなるため、物事を理解するためにはグラデーションを考慮する必要があります。また、ネガティブな考え方にも言及しており、メディアが悲劇を演出して関心を引くことがあると述べています。たとえば、奴隷制度や乳幼児の死亡率、HIV感染などは劇的に減っています。逆に、電気利用率や安全な飲み水、女性の政治参加、科学の発展などは増加しています。私たちがすべきことは、メディアからの情報だけでなく、信頼できる事実や数字を確認し、自分で情報を集めて判断することです。
◇第251回 【〇％が貧困】「今の日本」が良く分かる統計データ10選【お金の勉強 初級編】 - ◆両学長 リベラルアーツ大学
日本の現状を示す統計データを紹介しています。経済成長率は0.9%と低く、日本の経済は成長が遅い状態です。一方、中国は6%の成長率で、経済規模が12年で倍になることが分かります。また、出生数も減少しており、少子化が進んでいます。高齢化率が問題とされており、2060年には40%に達する予測がされています。政府2040年には35%でピークを迎え、2110年には26.6%まで減少するというシミュレーションも行っています。しかし、現在の出生率は1.3から1.4程度であり、このままだと2060年には高齢者1人を1.4人で支える未来になる可能性があります。そのため、年金カットや医療費負担増が考えられます。実際、65歳から69歳の男性の57.2%が働いており、支え合いについても36.6%が働いています。ただし、貯蓄率は1991年の16%から2017年の2.3%まで減少しており、高齢者世帯のお金の使い道も問題となっています。現代の現役世代は、年金と退職金だけでは生活が楽にならず、働かなくてはいけない状況です。資産形成に関する統計データを見ると、相対的貧困率が15.4%であり、日本は貧困な国とも言えます。共働き世帯は増加し、専業主婦世帯よりも2倍以上存在しています。転職に関しても日本は長期勤続者が多い一方で、約54%の人が10年以内に転職しているというデータがあります。世襲率が低下しており、親の職業に就く人は減少しています。医師や歯科医師、宗教関係者、伝統工芸職人は世襲率が高いですが、大半の職業は自由に目指すことができます。自分自身の能力や夢に向き合って、日本の現状を把握することが大切です。
◇【10分で本要約】文系でも仕事に使えるデータ分析はじめの一歩｜オバマ大統領も使っていたデータ分析の力 #大人の教養塾 #筋テリ #本要約 #本解説 - ◆大人の教養塾【本要約チャンネル】
この本の結論は、データ分析のプロセスがシンプルであること、予測をアバウトに行い、思い込みによるバイアスを避け、グラフなどで可視化して比較し、統計的に解釈することです。本の内容は、予測、バイアスの排除、グラフ化して可視化、統計的解釈の4つに分けて解説しています。フェルミ推定という思考法は、実際の調査が難しい数値を論理的に推論し、概算する方法です。例えば、シカゴの人口や世帯数、ピアノの所有割合などを仮定し、それらからピアノ調律師の数を推定することができます。生存者バイアスとは、選択過程を通過したデータのみを使って判断し、通過に失敗したデータを見落としてしまうことを指します。具体例として、戦闘機の生存率を上げるために、どの部分の装甲を厚くするかを考える場合を挙げました。帰還した戦闘機の情報をもとに、どの部分に攻撃を受けたかを分析すればよいと思われますが、実は帰還できなかった戦闘機の情報がなく、攻撃が集中していた部分を見落としてしまう可能性があります。つまり、データ分析では欠落データがある可能性も考慮し、常に疑ってから分析することが重要です。オバマ大統領の選挙でもデータ分析が活用されました。オバマ大統領は、SNSやインターネットを使って効率的に寄付金や支援者を集めるためのウェブサイトを立ち上げました。このウェブサイトの見た目やメールアドレス登録ボタンの名前の組み合わせの候補には、オバマさんのやさしい表情の写真やおばあさんが家族と一緒に写った写真などがありました。登録ボタンの名前の候補には、"Sign up now"や"Join us"、"Learn more"などがありました。オバマ大統領は客観的な事実を重視し、ランダムに異なる組み合わせを視聴者に表示し、登録率を比較して最終的な組み合わせを決めました。結果として、家族の写真と"Join us"の名前が最も登録率を上げたとされ、この組み合わせで約63億円の効果があったと言われています。
