世の中に出回る「数字」のウラを読み解け！

　世の中に出回っているもっともらしい数字を鵜呑みにしていては危険だ。数字のウラには、その数字を提示している側の意図がある。それに気がつくことが、正しく世の中を認識するために欠かせない。

１　スマホパケット接続率の差にどれだけ意味があるのか？

　携帯電話会社の広告で、スマホのパケット接続率を会社ごとに比較するグラフを目にすることがしばしばある。広告なので自社の数字が最も高いのは当然のことではあるのだが、他の2社との差を計算してみると、ごく小さい。第2位とはわずか0.8％、第3位とも1.5％しか違っていない。

　パケット接続率の算出方法は「パケット通信が成功した回数÷パケット通信試験を行なった総回数」だということだ。0.8％の差が利用者にとってどれほど実感されるものなのか、いささか疑問である。また、各社のスマートフォン計約12万台のデータを分析しているとのことだが、統計データには必ず誤差があるはずだ。

　差がごく小さいことは、グラフに明示されている数字を見ればわかることではあるが、その差を大きく見せるための工夫が、このグラフにはなされている。縦軸の目盛りを94％からにしているのだ。もし目盛りを0％から取っていれば、3社の差はまったくと言っていいほどわからなくなるはずだ。

　視覚的な印象の影響力はあなどれない。注意しておくべきだろう。

　折れ線グラフでは、横軸に工夫をすることで印象を変えることもできる。たとえば離婚件数の年次推移のグラフを例に取ると、2002年以降だけを横軸に取れば減少しているように見えるし、1960年代から取れば増加しているように見える。

　時には、「1990年 1995年 2000年 2005年 2010年 2011年 2012年 2013年……」と、目盛り一つぶんの幅を途中で変えているグラフさえ見かけることがあるので、気をつけよう。

２　サンプル数が少ない調査のほうが正確なこともある!?

　アンケート調査では、誰を対象にしたのかによって結果が大きく異なる。これについての歴史上有名な事例がある。世界恐慌の中で行なわれた1936年の米国大統領選挙の予測だ。

　候補者は、再選を目指す民主党のルーズベルトと、共和党のランドン。それまでに5回も大統領選の結果を当てており、最も信頼できるとされていた総合週刊誌『リテラリー・ダイジェスト』は、200万人以上を対象に調査を行なった結果、ランドンの当選を予測した。ルーズベルトは経済の立て直しに力不足であると有権者は判断している、という見立てだ。

　ところが、結果はルーズベルトの再選。これをわずか3,000人への調査から予測していたのが、前年に世論調査業界に参入したばかりのギャラップだった。

　なぜ、ギャラップは予測を当てられたのか。そのカギは調査対象者の抽出方法にあった。「収入中間層・都市居住者・女性」「収入下位層・農村部居住者・男性」のように互いに重ならないグループに有権者を分けて、それぞれのグループから適切な割合で調査対象者を抽出することで、いわば有権者全体の縮小版を作ったのだ。

　これに対して、『リテラリー・ダイジェスト』は、比較的裕福である自誌の購読者や、当時はまだ今ほど普及していなかった自動車保有者と電話利用者の名簿を使って調査をしていた。

　調査対象者の数だけではなく、質も重要であることを端的に示す例だと言えるだろう。

　調査対象者を適切に選んだとしても、彼らが正確に回答してくれるかという問題もある。

　たとえば、回答に非常に手間がかかるものは、回収率が低くなったり、不正確な回答が多くなったりするだろう。私生活など、他人に知られたくない内容のアンケートも同様だ。

　米国の選挙については、「ブラッドリー効果」というものが知られている。黒人と白人の候補者がいるとき、世論調査では黒人候補を支持すると言いながら実際には白人候補に投票する白人有権者がいるため、世論調査では黒人候補の得票率が高く予測される、というものだ。これは、「人種差別主義者だと思われたくない」という心理によるものだとされている。