統計とmbti

今回は統計、累計をメインに話をします
統計はある物のデータをサンプリングする事で
データを分析、解析する事が出来ます

例えば、身長や体重等もそうです
日本人の平均身長は、男171±1センチ
女157±1センチです
統計的に完全なランダムサンプリングであれば
500サンプルもあれば、誤差は4%以内
100サンプルでは誤差9.8%有る為
サンプル数としては、500サンプル程度有ると
精度は高くなります

身長に関しては、具体的な平均身長のデータを
知らない方でも、男の方が平均値が高い事は
誰でも知っています

しかし、男の平均値より身長が高い、女の子が
いる事も、また誰でも知っています
例えば、女子バレー選手等は身長180センチ
以上ある為、大半の男よりも高い

平均値からのイレギュラーは存在しますが
だからと言って、女子の身長の方が
男よりも高いんだ！と個を見て全体に水平展開
する様な人は居ないでしょうし

居るとしたら、それは論点が理解できない
タイプの人に限られて来るでしょう

平均値より高いタイプのイレギュラーは存在
しても、それは平均値の価値を損なう物では
無いと言う事です

別の例で考えると、マクロ経済における
フィリップス曲線も統計データからによる
平均値をグラフにした物です

インフレ率と失業率のデータをサンプリングして
グラフにすると失業率0%は労働者からすると
理想的ではあるが
その状態の時のインフレ率は8%以上であり
家庭の生活は非常に厳しい

デフレが1%でも失業率は5.5%もあり、労働者にとってはデフレも厳しい事が分かる
一番バランスが良い状態が
失業率も低く、インフレ率もマイルドな
インフレ率2%が良いと言うのが
フィリップス曲線であり、これも統計的データから分かる事である

他にも経済では、オークンの法則もサンプリングにより統計的、経験則的に法則が分かる物です

一般的に、GDPが2%下がると失業率が1%
上がると言われて居ますが
上記のグラフではGDPが1%下がると
失業率0.2%
GDP2%下がると失業率0.4%下がる事が
分かります

もっとも、失業者全員がハローワークに行くのでは無く
就職を諦めて自宅警備する人も非常に多い為
この諦めた人は統計にのりませんから
現実にはこの2倍程度いると言う事も
分かっていて、現実には0.8%程度の失業者が
発生する為、大体1%になります

さて、こう言った歴史的事象による
統計的データから思考をする事は非常に大切です
しかし、同時に統計的データを悪用する場合も
存在します
かつてソ連と言う国は自国のGDPを2倍ほど
水増しして居た事が分かって居ますから

共産国と言うのは、嘘のデータを作りますから
そう言った事を見抜く力も必要ですが
しかし、データから思考する事は非常に
重要で有る為、学問でも社会の事を
社会科学と言い

社会とは歴史的事象をデータ化して
何が読み解けて、どう言った教訓が有るのか
法則性を考えて、未来に水平展開して行く事に
意味が有る訳です

壮大な前振りになりましたが
mbtiにおいても同じ事が言えます
人は膨大な数が居ますから、サンプリングし
データをとる事によって一定の法則性が
見えて来ます

mbtiを知らなくても、誰しも外交的、内向的と
言う印象は持って居ますし
感情型と理屈型と言う印象は持っている
これは、人間が脳内に平均値を作り出す特性を
持っているからであり

mbtiが無くても、これ位の区分けは誰もが
無意識にやって来た事です
mbtiはさらに、直感、現実主義と計画型と自由型が居ると区別して
データを取ると

同じタイプは、同じ価値観を持っている事が分かります
ENFPを500人も集めればENFPの中で平均値が
作られる為、この平均値が
テンプレENFPと言う事になりますが

しかし、身長の様に平均値から外れる場合も
有ります
それは、生物が多様性を求める存在ですから
平均値から外れる場合も当然存在しますが

だからと言って平均値が無意味になる訳ではありません
むしろ、真ん中が無ければ自己分析
出来ないのです

そもそもmbtiを知る事は、自分が何者かを知る
と言う事でもあり
自分が何者か分かるからこそ、目標と目的が
決まり、そこから逆算が始まり
今、やるべき事が分かるのだから

平均値が無くては、自分が何者かと言う問題に
答えが無くなってしまうと言う事でも有るのです