相関係数0.18って可視化すると大体これくらい(それぞれ真横が-1.0,1.0)?
以下のプログラムを使いました。こういう時にすぐ使えて便利…
あまり話題になっていないかもしれないので再投下。
— RochejacMonmo (@RochejacMonmo) May 20, 2019
コピー機1台あたりの教員数と教員の勤務時間の関係。
元は文科省委託研究。歳出改革部会財務省提出資料では、
教員の負担感の改善に効果的との調査結果として言及。
コピー機に業務縮減の効果があるようには見えないのだが、
どうなのだろうか? pic.twitter.com/4DczOpU949
元データは
— RochejacMonmo (@RochejacMonmo) May 20, 2019
H29文部科学省委託研究
リベルタス・コンサルティング社による
「公立小学校・中学校等教員勤務実態調査研究」p.172-175https://t.co/1Pub1Rn0zm
この中で、【整備の進捗と勤務時間の縮減には相関がみられた。】と結論。
(他にも印刷機、実物投射機、電子黒板についても。)
財政制度等審議会 財政制度分科会歳出改革部会 財務省提出資料では、
— RochejacMonmo (@RochejacMonmo) May 20, 2019
【事務機器等の活⽤による負担感の改善例
教員の負担感の改善には、例えば「留守番電話」や「コピー機」が効果的との調査結果がある。】
と言及されている。 pic.twitter.com/82rYrzYlvF
これは25年前の話だ!
— 檸檬森 (@LEMONMORI) May 21, 2019
もうだめだ!攻殻機動隊の未来なんて嘘だったんだよ!
もしかしたら結論ありきの調査?
相関係数0.18とか0.19だとそもそも無相関といっていいような。。
— ジツーニ・バ・カダーナ (@tahataha105) May 21, 2019
仮に相関関係があったとしても、それは必ずしも因果関係ではない。
学部一年生レベルの統計学でもこっぴどく叱られるレベル。
財務省職員はおそらく大学時代に無勉強だったか、上司に強要されてこの資料を作ってるものと推測される。 https://t.co/ioo1o3beyC
毎回思うのだが、東大法学部とか経済学部をでたキャリアの若手とかがこの資料を作らされてるとしたら、官僚希望者が減るのもやむを得ないと思う。
— ジツーニ・バ・カダーナ (@tahataha105) May 21, 2019
こういう意見も。
学校における教師の業務軽減にはコピー機を導入すべし、という文科省の主張の「そうじゃないだろう」感と、その根拠となるデータの絶望感。
— nobu akiyama (@nobu_akiyama) May 21, 2019
政府の教育改革の議論は、絶対に本質に触れてはいけないっていう縛りがあるんですか? https://t.co/743D1Xvqzd
相関係数0.18って、因果関係が確立できる数字なんですか⁉️
— nobu akiyama (@nobu_akiyama) May 21, 2019
FF外より失礼します。私も専門ではありませんが、相関係数0.18はデータ数が170前後あれば危険率5%で有意(意味がある=相関関係にある(可能性が高い))と言えます。「相関係数検定表」でググれば出ますよ。ぱっと見ですが170点以上ありそうですので、(統計的には)相関係数有りとみなせます。
— ゆき (@yuki_kaorun) May 22, 2019
なので、問いは、その比較的弱い相関関係から因果関係を導出することが妥当かどうかです。高い相関を示せば、(理論上は断定できずとも、エンピリカルに)因果関係の示唆を得られる(=政策提言につながる)と思いますが、この数字で、解決策はコピー機と留守電と言われ納得するかという話です。
— nobu akiyama (@nobu_akiyama) May 22, 2019
相関関係と因果関係は違います。統計を学ぶと、最初に教わることです。ですから、弱い相関関係の事象を、あたかも因果関係のように関連付けているのが問題なんだと思います。
— bunya (@bunya1234) May 22, 2019
表現が悪かったかもしれませんが、言っていることは同じだと思います。
— nobu akiyama (@nobu_akiyama) May 22, 2019
はい。同じことを言ってます。
— bunya (@bunya1234) May 22, 2019
確かに相関関係は終始「Aが増大するとBも増大する(正の相関)」か「Bが増大するとBは減少する(正の相関)」か「どちらでもない(無相関)」しか見てないのですね。
*「雷光と雷鳴、自身の縦揺れと横揺れはは高い相関係数で同時に観測される…発生源が同じだから。ただし観測地点への到達時間が異なるので別現象と認識され、勝手な因果関係が設定されてきた)」なんてケースも。あと最近では「ディープランニングによって犬と狼を巧みに分類する様になったアルゴリズムを分析して見たら、背景が雪山でソリを引いてないのが重要な基準となっていた」というエピソードも。「朝食を食べる子供は成績が上がる→朝食をちゃんと食べられる家庭の子供は成績も良い」なんて修正も。
相関関係があるだけでは因果関係があるとは断定できず、因果関係の前提に過ぎない。「相関関係は因果関係を含意しない (Correlation does not imply causation)」は、科学や統計学で使われる語句で、2つの変数の相関が自動的に一方がもう一方の原因を意味するというわけではないことを強調したものである(もちろん、そのような関係がある場合を完全に否定するものではない)。全く逆の言葉である「相関関係は因果関係を証明する (correlation proves causation)」は誤謬であり、同時に発生した2つの事象に因果関係を主張するものである。このような誤謬は虚偽の原因の誤謬(false cause)と呼ばれる(ラテン語では "cum hoc ergo propter hoc"、直訳すると「それとともに、そしてそれ故に」)。前後即因果の誤謬は、2つの事象に順序関係があることが前提であり、「虚偽の原因の誤謬」の一種である。
こういう意見も。
留守番電話が有効、っていつの時代の話やねん。 https://t.co/fjaDaj5RUk
— Kan Kimura (@kankimura) May 23, 2019
しかし、こういう資料って作ってて「おかしいやろ」とか思わないんだろうか。
— Kan Kimura (@kankimura) May 23, 2019
太平洋戦争の反省が出来てない?