統計不正 正確な誤差評価、信頼性の礎（経済教室）

コメント

注目のコメント

• 奥山 健人

  Universität Tübingen

  ・2019年05月09日

  厚労省の勤労統計データの不適切処理について。サンプリングの大切さがわかる記事。
  
  母集団の分布を推定するためにサンプリングを用いるが、サンプル数は代表値の信頼性を担保するために不可欠だ。
  
  基本的にサンプル数は代表値の分布と母集団の分布を5%以内に抑えるために設定される。サンプル数が足りないと母集団との誤差は大きくなる。
  
  統計はパワフルなツールである反面、間違った使い方をすると大変危険である。データの重要性が理解されることは嬉しいが、使い方には気をつけたい。
  
  #統計 #できないがない