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阿部誠「だまされないマーケティング…かしこい消費者行動:行動経済学、認知心理学からの知見」

「少数の法則」の罠…がん“出現率”が高いor低いのは、両方とも人口密度の低い田舎?

文=阿部誠/東京大学大学院経済学研究科・経済学部教授
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「Getty Images」より

1.「少数の法則」

「日本にある1724の市町村で大腸がんの出現率を調べたところ、出現率が低い市町村の大半は人口密度の低い田舎でした」

 これは事実ですが、あなたはこの統計結果から何を思いますか? 「田舎は水や空気がキレイで新鮮な食材が手に入り、ストレスも少ないから、がんになりにくいのだろう」と結論づけたりしませんか?

 次の統計結果も真実です。

「日本にある1724の市町村で胃がんの出現率を調べたところ、出現率が高い市町村の大半は人口密度の低い田舎でした」

「少数の法則」の罠…がん“出現率”が高いor低いのは、両方とも人口密度の低い田舎?の画像2
『東大教授が教えるヤバいマーケティング』(阿部誠/KADOKAWA)

 すると今度は「田舎は飲酒率や喫煙率が高くて、質の高い医療を受けにくいから、がんにかかりやすいのだろう」と思ったりしませんか?

 私たちは、出現率の高低を田舎のもっともらしい要因で説明してしまいがちですが、実は本当の理由は、田舎の人口が少ないからなのです。田舎はサンプル数(=人口)が少ないため、実際の出現率が他の市町村と同じであっても、その統計値は極端に高かったり低かったりすることが起きやすいのです。まだ納得がいきませんよね。説明を続けましょう。

 1724の市町村の中には189の村が含まれており、人口がもっとも少ない村はたかだか20人です。もし実際のがんの出現率が10%だった場合、この村で、その統計値が0%(つまり、がん患者が20人中0人)になる確率は12.2%もあります。しかし0%になる確率は、100人の村では0.0027%、1000人の村では限りなくゼロに近くなります。

 同様に、実際のがんの出現率が10%だった場合、人口20人の村で、その統計値が20%(つまり、がん患者は20人中4人)以上になる確率は13.3%もありますが、人口が100人の村では0.2%、1000人の村ではほぼゼロになります。

 このように、サンプル数が少ないと、単なる偶然によって極端な結果が出やすくなるのです。そのようなデータに基づいて、主観的に法則性を見出してしまうことは「少数の法則」と呼ばれ、トゥバースキーとカーネマンによって1971年に提唱されました。

 よくテレビ番組で3人にある食品を食べ続けてもらったら、全員、減量に成功したとか、CMで10人がサプリメントを飲んだらその内7割の人の血圧が下がったなどは、いずれも統計的に効果があるとはいえません。気を付けましょう。

2.見聞きしたことを都合よく解釈する確証バイアス

 下の図a~cをどう読みますか?

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 横読みではアルファベット、縦読みでは数字と思い込んでいると、あれ不思議、真ん中はどっち? ということになります。たった一つの解釈しか頭に浮かばず、他の可能性の存在には気付かずに判断してしまった人もいるのではないでしょうか?

 先の「少数の法則」でもみられたように、固定観念がアンカーとなって、サンプルサイズを考慮せず、見たいものだけを見て、聞きたいものだけを聞くことは確証バイアスと呼ばれます。つまり、選択的知覚による偏った情報で判断して「わかったつもり」になってしまうのです。