データの誤謬＃10 『平均への回帰』

” 誤謬（ごびゅう）とは、つまり、間違っていることである。”
データにまつわる誤謬を紐解き、やさしく知るシリーズ（全15回）

レーダーチャートの生みの親は、え？ナイチンゲール！
本題から、ズレすぎ疑惑あり。

＃10 平均への回帰

データに偏りがあったとしても、時間の経過や回数とともに平均値に戻っていくこと。

結果に偶然の要素が含まれる場合、平均値に回帰する傾向が見られます。

例えば、ビジネスでの成功は、自社の「実力」だけでなく、
「運」にも左右されることは想像できるでしょう。

平均回帰に当てはめると、現在最も優れた業績を上げている企業も、10年後には平均に近い業績になっている可能性が高いということになります。

（イラストが露骨ですが、私は信者の一人です。）

これは、無能だからではなく、現在、少なからず「幸運」に恵まれて成功しているからです。

おまけ①：発見者はダーウィンの従兄弟
「平均への回帰」を発表した人は進化論のダーウィンの従兄弟、フランシス・ゴルトンさんです。ダーウィンが出版した「種の起源」に刺激を受けて、遺伝のナゾを統計学で調べようとしたことがきっかけになったようです。

おまけ②：ナイチンゲールは、レーダーチャートの生みの親
さらにさらに、ゴルトンさんは、ナイチンゲールの遠い親戚だったりもします。看護婦のイメージが強いナイチンゲールですが、イギリスでは統計学の先駆者としても有名で、あのレーダーチャート（コウモリの翼、クモの巣チャート）を考案した人なんです。
イギリス軍の戦死者・傷病者に関する膨大なデータを分析し、彼らの多くが戦闘で受けた傷そのものではなく、傷を負った後の治療や病院の衛生状態が原因によるものだとする死因分析を、統計学に詳しくない人でも分かるようにレーダーチャートで報告プレゼンしたそうです。
とても説得力があったようです。

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多くのチームでは、データのカオスに時間を奪われています。

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※当記事は、英国ロンドンDatachoice Solutions Limited社とのライセンスに基づいて、転載・加筆しています。