ニュースの数字をどう読むか―統計にだまされないための22章(ちくま新書) [新書]

ニュースの数字をどう読むか―統計にだまされないための22章(ちくま新書) の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  ニュースにはたくさんの数字が出てくる。新型コロナウイルス感染症のパンデミックが世界を席巻してからは、なおさらだ。感染者数、陽性者数、再生産数、陽性率…。しかしその数字は、ニュースに出てくる時点で選択されており、記事のストーリーに沿うかたちで提示されている。因果関係は本当にあるのか。その数字は本当に「大きい」のか。増えた、減ったの判断の基準は本当に正しいのか。じつは数字によるミスリードにはパターンがあり、それを知っていれば大きな間違いは避けられる。具体的な例を使い、ユーモラスな語り口でその方法を伝授する。

• 目次（「BOOK」データベースより）

  数字はどうやって人を欺くのか―各部分では下がった再生産数が全体では上がってしまうわけ
  体験談というエビデンス―「熱いコンロに触ったら火傷をする」と「コーヒーでがんが治る」の違い
  サンプルサイズ―良い推定値を得るためには何人必要か
  サンプルの偏り―バスケットボール大会の会場脇でイギリス人の身体を測定すると
  統計学的に有意―その結果がまぐれでないとしても、実際に意味があるとは限らない
  効果量（エフェクトサイズ）―寝る前にケータイを見ると睡眠時間が減る、でもどのくらい？
  交絡因子―アイスクリームがよく売れる日に溺死が増えるのはわけがある
  因果関係―何かが何かの原因であると言うのは、じつはけっこう難しい
  それは大きな数ですか？―分母が分からなければ、大きいか小さいかは分からない
  ベイズの定理―「９５パーセント正しい検査で陽性」は「陽性の確率が９５パーセント」ではない〔ほか〕

• 出版社からのコメント

  ニュースに出てくる統計の数字には裏がある、前提がある。数字にだまされないノウハウを具体的例をあげてわかりやすく伝授します。

• 内容紹介

  ニュースに出てくる統計の数字にはさまざまな裏がある、前提がある。簡単に信じてはいけません。数字にだまされないノウハウを具体例をあげてわかりやすく伝授。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  チヴァース,トム(チヴァース,トム／Chivers,Tom)
  サイエンスライター・作家。「テレグラフ」「バズフィード」を経て２０１８年よりフリー。同年と２０年に王立統計学会‘ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ　ｅｘｃｅｌｌｅｎｃｅ　ｉｎ　ｊｏｕｒｎａｌｉｓｍ’賞を受賞。また２１年には英国サイエンスライター協会から、サイエンスライターオブザイヤーに選ばれる
  
  チヴァース,デイヴィッド(チヴァース,デイヴィッド／Chivers,David)
  マンチェスター大学でＰｈＤを取得し、オックスフォード大学で教鞭をとる。現在ダラム大学経済学部助教授。専門はマクロ経済
  
  北澤 京子(キタザワ キョウコ)
  医療ジャーナリスト・京都薬科大学客員教授

• 著者について

  トム・チヴァース (トム チヴァース)
  トム・チヴァース：サイエンスライター・作家。「テレグラフ」「バズフィード」を経て18年よりフリー。同年王立統計学会'statistical excellence in journalism'賞を受賞。著書に『AIは人間を憎まない』（飛鳥新社）。
  
  デイヴィッド・チヴァース (デイヴィッド チヴァース)
  デイビッド・チヴァース：ダラム大学経済学部助教授。専門はマクロ経済。
  
  北澤 京子 (キタザワ キョウコ)
  北澤京子（きたざわ・きょうこ）：医療ジャーナリスト・京都薬科大学客員教授。著書に『患者のための医療情報収集ガイド』（ちくま新書）、訳書に『病気の『数字』のウソを見抜く』（日経BP）『過剰診断』（筑摩書房）。　ニュースにはたくさんの数字が出てくる。新型コロナウイルス感染症のパンデミックが世界を席巻してからは、なおさらだ。感染者数、陽性者数、再生産数、陽性率……。しかしその数字は、ニュースに出てくる時点で選択されており、記事のストーリーに沿うかたちで提示されている。因果関係は本当にあるのか。その数字は本当に「大きい」のか。増えた、減ったの判断の基準は本当に正しいのか。じつは数字によるミスリードにはパターンがあり、それを知っていれば大きな間違いは避けられる。具体的な例を使い、ユーモラスな語り口でその方法を伝授する。　

ニュースの数字をどう読むか―統計にだまされないための22章(ちくま新書) の商品スペック