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少数の法則を理解する
少数の法則とは、標本が少ないと、誤った結論を引き出しやすいことを言います。
データが少ないと、データのバラツキの影響を受けやすく、たまたま発生した例外のデータが影響し、平均値が上振れや下振れして本来のデータが正しく反映されません。
仕事でデータをまとめるとき、期間や時間がない場合はわずかなデータを元に方向付けしがちですが、それは大変危険です。
データが少ない場合、正確にまとめようとして例外のデータを取り除いてまとめると、たまたま例外のデータが少ないだけで、それが定期的に発生している場合、そのデータが反映されずに不確かな数字になります。
会社は、色々なデータを残しています。
そのデータを目的に応じて編集し直さなければなりませんが、少数の法則を理解し、手間をかけずに少数データでまとめることは避けることです。
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