データの読み方

計算してみる：75%増えたのに、1日平均は減った？

架空の展示会の観覧回数で、集計期間の影響を考えます。数字は説明用に作った例で、実在する展示会や作品の実績ではありません。同じ人が複数回観覧できるため、人数とも異なります。

合計だけを比べると＋75%

(210 − 120) ÷ 120 × 100 = 75%。観覧回数は増えましたが、集計期間も3日から7日へ延びています。これだけで需要が75%増えたとは言えません。

1日平均を比べると−25%

120 ÷ 3 = 1日40回、210 ÷ 7 = 1日30回。(30 − 40) ÷ 40 × 100 = −25%。1日当たりという共通の単位にすると、比較の結果が変わります。

1日平均も最終的な結論ではありません。週末の割合、開場時間、休館日、開幕直後の効果が異なる可能性があります。この表では減少の理由や実人数の変化は分かりません。同じ曜日・開場時間の日別データを追加で比較する必要があります。

記事を読むときは、何を数えたか → いつからいつまでか → 比較できる単位で計算したか → まだ説明できないことは何か、の順に確認しましょう。

計算してみる：パーセンテージポイントと相対的な増加率は違う

架空の調査で、同じ質問を200人ずつ2回尋ねたと仮定します。数字は説明用に作った例で、実際の調査結果ではありません。

割合は5パーセンテージポイント、相対的には25%増えた

50 − 40 = 10人多く「はい」と答え、両回の回答者数はいずれも200人です。割合で見ると25% − 20% = 5パーセンテージポイントです。最初の割合を基準にした相対的な増加率は(25 − 20) ÷ 20 × 100 = 25%です。どちらも同じ変化を示しますが、パーセンテージポイントと相対的な増加率（%）は置き換えられません。

上の計算はこの二つの標本についてのものです。割合を比較するのに標本の大きさが同じである必要はありません。回答者200人のうちの20%は、別の大きさの標本で得られた25%とも比較できます。重要なのは、両回が同じ対象集団を調査したか、同じ質問文と「はい」の定義を使ったか、比較できる期間を対象にしたか、似た抽出方法を使ったかです。標本の大きさは各割合に伴う統計的な不確かさの大きさに影響するため、この二つの架空の数字だけでは、より広い母集団の傾向を立証できません。最初の割合が0%だった場合、上の相対的増加率の式は定義できませんが、パーセンテージポイントの差は依然として報告できます。

報道された割合の変化を信じる前に、毎回同じ回答者を調査したかではなく、両回が比較可能な集団を同じ質問と方法で調査したかを確認し、その変化がパーセンテージポイントか相対的な割合（%）かも確認しましょう。

計算してみる：集団間の差は原因の証拠にはならない

架空のイベントに参加した読者と参加しなかった読者のニュースレター登録率を比べます。数字は説明用に作った例で、実際のイベントやニュースレターの結果ではありません。

参加者の登録率が10パーセンテージポイント高い

参加者は30 ÷ 100 × 100 = 30%が登録し、非参加者は20 ÷ 100 × 100 = 20%が登録して、差は10パーセンテージポイントです。

この差だけでは、イベントが登録率を上げたとは言えません。イベントに参加する人は、参加しない人よりもその話題にすでに関心が高い可能性があります（自己選択）。この比較は両集団を同じ期間、同じ登録資格で測定したと仮定していますが、この架空の例ではその点を確認していません。

因果関係を主張するには、無作為割り当てのような信頼できる設計によって、イベント前に両集団が比較可能だったかを確認する必要があります。イベント前の登録率をそれぞれ測定するだけでは、自己選択や他の交絡要因を排除できません。