飲み会
二月も後半に差し掛かり、飲み会シーズンの到来ですね !!
皆様はどのように飲み会を過ごされるのでしょうか
友達と? はたまた会社の方々と? 恋人と?
我々理系にとっても飲み会は非常に心が躍ります（笑）
今日はそんな理系の飲み会nに関して纏めてみました !!
理系の飲み会のネタとしてTwitterでよく挙がるのが
数学科「n杯飲めてー、(n+1)杯飲めないわけがなーい」 とかいうコールが出回っていますが、n杯飲めてn+1杯飲めるとは限りません。 「n=1、n=kが成立すると仮定した時、数学的帰納法を用いて証明すれば、n杯飲めてー、(n+1)杯飲めないわけがなーい」と言わないとダメです。
などの一気飲みコールですが
流石にここまでの変人は中々いません...
理系の飲み会は
議論で始まり議論で締めます
基本的に理系人間は好奇心と探求心の塊なので
お酒の種類や料理をきっかけとして
産地や製法に言及したり
酔ってテンションの上がった教授が
いきなり講義を始めたり
些細なことから専門分野の話にのめりこんで
白熱した議論を展開したり
することは...
飲み会の恒例行事です
ある意味とても頭の体操になります
...どうですかね ?
やはり理系の飲み会は特殊ですか ?
裁量労働制
...正直、堅苦しいテーマを書くのは苦手です
ましてや、ブログで政治に口出しをするつもりは有りませんでした
しかしながら
この件はあまりにも非人道的ですし
何よりも
恣意的に誤った結論を導くためにデータを使用した
という事実を私は決して許せません
そこで本日は急遽テーマを変更し
今回の調査が如何に杜撰であったのか言及すると共に
恣意的なデータに振り回されないために、我々がすべきである行動を纏めていきます
始めに
本日のテーマに関する内容は完全に私の主観です
皮肉もふんだんに入っています
気分を害される方もいらっしゃるかもしれませんので
明るいブログを読みたい方はどうぞお引き取り下さい
比較とは本来複雑な解析手法です
・比較対象以外の条件をほぼ同じにする
・サンプル数が明らかに偏らないように配慮する
・必ず複数回同様の実験を行い、再現性を担保する
この三つが揃ってようやくその比較には意味があると述べることが出来ます
では、今回問題になった結果の調査方法を見てみましょう
・調査対象はサラリーマンで調査にはネットアンケートを使用
・サンプル数が揃えられているのかは不明
・片方は一般的な労働時間を質問したのに対し、もう片方は最長時間を質問
正直……あまりのお粗末さに言葉を失います
まず、実験対象者が広すぎます
サラリーマンなどという指標では、年齢や性別すら分かりません
更に職種すらも絞れません
はっきり言って、学生がこんな曖昧な指標を使ってレポートを書こうものなら
多くの教授は
そのレポートをごみ箱に捨てるでしょう
こんな曖昧な指標で得られたデータを基に意見を述べるなど...失笑ものです
次に、サンプル数ですが
ネットアンケートなので恐らく年齢ごとにサンプル数を揃えていないでしょう
下手したら、男女比を1:1にすることすらもしていないかもしれません
サンプル数の観点からみても
今回の調査結果の信憑性は皆無に等しいです
最後に、質問内容が違う点に関してですが...
ここまで調査方法を杜撰だと
怒りを通り越して呆れしか出ません
AグループとBグループで
大玉と中玉の飴が混在した袋から
大玉の割合を調べる際に
片方には包装紙越しの大きさを調べ
もう片方は飴そのものの大きさを
調べて貰うようなものです
...同じ飴が調査対象ですが、はたしてこの比較には何の意味があるのでしょうかね
もし、本当に与党の方々が裁量労働制の調査手法に疑問を抱かなったのであれば...
与党の方々の知能は
小学生並かそれ以下
だと診断されても仕方ないでしょう
さて、そんな幼稚な方々が上に立つ国の国民が迷惑を被らないためには
我々はどのような働き掛けを行えば良いのしょうか
データを扱うものとして是非提案させて頂きたいのが
調査方法の透明化です
調査の際に権威のある方の意見を求めるのではなく
調査手法を常に国民に開示して調査を行って貰うのです
これによって
得られた結果は本当に意味のあるデータなのか
あるいは、単なるジャンクデータなのか
我々は早期に判断することが出来ます
皆さまがご存知のように
日本は国民主権の国です
選挙だけでなく
調査結果の信頼性の判断も
我々国民一人一人に委ねるのが
本来のあるべき国民主権なのではないでしょうか
平均値と誤差
お久しぶりです
皆さまいかがお過ごしでしょうか
さて、前回告知させて頂きましたように、今回のテーマは平均値と誤差に関してです
平均...
平均身長や平均ウェスト、平均年齢など
平均という言葉は日頃のニュースに溢れかえっていますよね
ですが...
この平均値に違和感を感じていらっしゃる方も結構多いのではないでしょうか
その違和感...大当たりです !!
本日はそんな平均値に関して纏めていきましょう
そもそも、平均とは
へいきん【平均】
-
１ 大小・多少などの差が少なく、そろっていること。また、そうすること。ならすこと。「年間を通じて売り上げが平均している」
-
２ いくつかの数や量の中間的な値を求めること。また、その数値。それらの和をその個数で割る相加平均をいうことが多いが、ほかに相乗平均・調和平均などがある。「平均を上回る」「一日平均乗降客数」「年平均気温」
-
３ ほどよくつりあうこと。均衡。平衡。バランス。「平均のとれたからだ」「平均を保つ」
-
４ 平定すること。統一すること。
(デジタル大辞泉)
平均を辞書で調べると、このように複数の解釈が表示されました
さて、皆さんに質問です !!
この解釈の中で、ニュースで使用される使い方には明らかに当てはまらない解釈が一つだけあります...何番でしょうか ?
正解は1番です
大小・多少などの差が少なく、そろっていること。また、そうすること。ならすこと。
...身長や体重って自然に揃えることが出来ますか ?
まず無理ですよね
当然人によって数値は異なります
では、個体差のある数値を使って強引に平均を出したら何が起こるでしょうか
当然、平均から大きく外れる人が出ますよね
つまり...平均値を基準にすると各数値の配置 (プロット) がばらつくのです
※このバラつきのことを"標準偏差"と呼びます
この、標準偏差の数値範囲を我々は誤差範囲と呼び
このバラつきの大きさを伝えるため
平均値と一緒に必ず誤差範囲も載せます
平均とは
誤差範囲を一緒に表示して
始めて正確な情報を伝えることが出来る表現なのです
実際に誤差範囲の大切さが分かる例を挙げてみます
あなたは塾の先生です
AさんとBさんの模試の結果を聞いたところ、共に平均点が60点でした
あなたはAさんとBさんに成績UPの助言を求められています
さて...あなたならどのような助言を行いますか ?
↓
・もっと勉強時間を増やしましょう
・苦手な単元を復習しよう
など、当り障りのない助言しか出来ないですよね
では...次の場合はどうでしょうか
あなたは塾の先生です
AさんとBさんの模試の結果を聞いたところ
Aさんは平均点が60点、誤差範囲が-2点から+2点でした
Bさんは平均点が60点、誤差範囲が-20点から+20点でした
あなたはAさんとBさんに成績UPの助言を求められています
さて...あなたならどのような助言を行いますか ?
ここで、平均と誤差の意味をおさらいしましょう
・平均とは文字通り、全ての点数をならした数値です
・誤差範囲は平均からどれだけ各プロットがバラついたのかを示したものです
つ ま り
Aさんは誤差範囲が狭いことから、どの科目も大体60点であったことが分かります
Bさんは誤差範囲が広いことから、得意・不得意科目の差が激しいことが分かります
平均に誤差をつけることによって
同じ平均値でも全く異なる助言が可能となるのです
偶然なのか...はたまた意図的なのか、今のニュースは「平均」が溢れかえっています
平均を調べる際は
誤差にも是非目を向けてみて下さい
きっと、これまでとは違う世界に出会えるはずです
休載のお知らせ
更新が遅くなりました
今週はスケジュールが立て込んでいるため
2/17 (土) まで休載させて頂きます
楽しみにされている方には誠に申し訳ございませんが
時間に追われて記事の質を下げるよりも
時間を確保した上で良質な記事を書くべきだと判断致しました
ご理解とご協力をお願い致します
次回のテーマは「平均値と誤差」です
是非更新をお待ちください TДT)
バレンタイン
2月14日…そうバレンタインですね!!
もうそろそろ15日が近づいてきましたが、皆さまは無事貰えましたでしょうか
今年のバレンタインは
あのゴディバが義理チョコ廃止を促したり
渋谷でバレンタイン廃止デモが起きたり
何時にもまして世間が活気づいています !!
さて、本日はそんなバレンタインについて纏めていきましょう
皆さんは、理系がバレンタインをどのように過ごすのか…想像つきますか ?
理系のバレンタインはまずリア充と非リア充の2つに大別されます
リア充グループは、文系の方と同じです
手作りチョコや市販のチョコで甘い一時を過ごします
問題は…非リア充グループの方です
非リア充は3パターンに細分化されます
1. 准リア充組: 異性の友達や先輩から義理チョコをふんだんに貰います
2. 現実逃避組: バレンタインも平日と変わりなく課題・研究に追われて過ごします
3. 現実破壊組: その頭脳を駆使して全力でバレンタインを破壊します
彼らはデモなどという生温い手は使いません
その代わりに…チョコを毒物に変換してしまったのです
CHOCOLATE
これを化学構造式で書くと…
H O
C-C-LATE
O
となります
-CHOはホルミル基と呼ばれ
生物にとって有害です
(具体的にはタンパク質のアミノ基と反応してタンパク質を凝固させてしまいます)
※勿論チョコそのものにホルミル基は入っておりません
危険なイメージを持たされると
頭で分かっていても何となく躊躇しますよね
理系の現実破壊組による巧妙な策に思わず脱帽してしまいます (^^;)
他にも…
12/25日に苦理数math会を行うなど
理系の闇は深い (笑)
雪道
毎日寒い日が続きますね
東京では降雪によって交通機関が麻痺したり
福井では豪雪によって自衛隊が派遣されたりと
今年は
雪が猛威を振るっております !!
そこで今回は、雪について纏めていきます
何故、太平洋側の人は1cmの雪で転ぶのか
ニュースを見ていて、皆さんは日本海側と太平洋側で積雪による被害の落差に驚いたことは御座いませんか ?
日本海側は豪雪によって埋もれたり、雪かきの際に事故が起きるといった記事が多く、歩行者が滑ってケガをするといった記事はあまり目にしません
その一方で、太平洋側の人は少量の雪でもよく滑って転ぶため、頻繁に記事になります
何故、太平洋では雪で滑って転ぶ人が絶えないのでしょうか ?
日本海側の人は
- 滑りにくい靴を履く
- 小さな歩幅で歩く
など、雪国ならではの知恵を持っています
...同じく雪が降るにも関わらず、太平洋側でこうした知恵が養われないのは何故なのでしょう
私は
日本海側と太平洋側の雪質の違い
が影響しているのではないかと考えています
日本海側の雪は、北海道の雪 (パウダースノー) と比較して、湿っていて重い (ぼたん雪) といった表現が頻繁になされます
湿っている雪は水分を多く含むため
- 固まりやすく溶けにくい
- 自動車や歩行者によって踏み固められると滑りやすくなる
といった特徴を持ちます
つまり日本海側は
滑りやすくて溶けにくい雪がしっかりと残るのです
人も動物なので...そのような環境で生活していると
滑るという行為に慣れます
そして、滑らないで歩く方法を
試行錯誤して見つけていくのです
その一方で、太平洋側の雪は
- 水分が少なくて軽い
- 積もらない
といった特徴を持ちます
従って
滑るという行為に慣れることが出来ません
今度、滑らない方法を試すことが出来るのは1年後です
こうしてみると...
太平洋側で滑って転ぶ人が絶えないのは
雪質の違いがもたらした副産物と言えるのかもしれませんね
日本海側の人たちは
太平洋側の人たちを理解出来ないと困惑するのではなく
是非、滑らないで歩くノウハウを教えてあげてください
貴方の小さな優しさが
太平洋側の多くの人たちの安全に繋がる可能性があるのです
