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仮説の使い方に気を付けよう/データ分析の基本をまとめてみる

「仮説」を気軽に使うと事故になる

データ分析をする際に「まず仮説を考えて、その仮説か正しいかどうかを検証する」というのをよく聞きますが、この発想は実に危険だなと思っています。

仮説ってみんな気軽に言ったり使ったりしてるのですが、考えるための1つの道具です。道具なので正しく使わないとやりたいことが達成できなかったりへたをすると自分がケガをしてしまいます。

なので使う際にはこの点を注意した方がよいのでは、というお話を書いてみます。

自分の仮説に縛られる

仮説を使う際の注意点の1つ目は、「仮説という自分の考えに縛られないように注意しよう」です。

なぜならば、その仮説というのは自分が今そう思うということですから、自分を否定しないためにもどうしてもその仮説が正しいことを証明したくなってしまいます。確証バイアスというやつですね。

定量的に考えるとしても「このぐらいだろう」と先に考えてしまうとその数字に引っ張られてしまいます。これはアンカリングというバイアスです。

つまり、先に何かしらの結論らしきことがあるとどうしても分析が歪んでしまうのですが、どうもこのあたりを意識している人が少ない気がしていています。

対策としては、仮説が正しいかどうかではなく、事実としてどうなのかを調べるんだ、を念頭に置いておくことで(完全にとは言わずとも)回避できることもあるのではないでしょうか。

知らないことは仮説にできない

それからもう1つ、仮説の際に「自分の知らないことは仮説にできない」ということです。

自分の仮説がありとあらゆる選択肢の中から考えられたものである、なんて考えている人はいないと思いますが、一方で「より良い選択肢があるのでは」ということを意識している人も少ないようです。

なので思いついた仮説を肯定するデータが出てくると、それが唯一の正解だとばかりに突っ走ってしまう。実はもっとうまくできたかもしれない、別の見方もあったかもしれない、なんてあとで検証もしないから実態は運任せ、なんてことになっている気がします。

こちらは常に「もっと良い方法や考え方があるかもしれない」を考えておくことでしょう。他にも同じデータを別の人が見たらどうなるかを議論してみるのも良いと思います。

他の人の視点が入ることで実は自分の仮説が間違えていたと思ったら、そのときは固執しないで考えを変えていくことは非常に重要ですね。

あたりをつけるのには有効

では仮説はまったく使わない方がよいのかというとそんなことはありません。

ありとあらゆる選択肢をすべて自分で検証することはできません。なので実際にはどこかにあたりを付けて取り掛からないといけません。このときに「だいたいあのあたりだろう」と有効だろうと思います。

普段使っている「仮説」と同じように思わせてしまったら私の文章力の低さなので申し訳ないですが、つまりは山を登るのに目の前に道があるからそこを行こうと決めてしまうのか、他の道はないのかを探って、なければ登ってみてもっとよさそうな道があったら切り替えようとするのか、の違いでしょうか。

・・・これもうまく表現できていない気がしますが、伝わってますでしょうか。もうちょっとマシな例えが思いついたら修正します。

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データアナリストを名乗っているけどデータエンジニアやアナリティクスディレクターもやる何でも屋。 ブログ「データ分析とインテリジェンス」著者 https://analytics-and-intelligence.net/

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