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データ分析や情報伝達において、情報はしばしば「要約」されます。

「要約」とは、情報やデータの大量性や複雑性を削減し、情報提供者が重要と考える、あるいは強調したいポイントを簡潔に伝えるプロセスです。

要約は全体を俯瞰する余裕がないときには便利です。
しかし、「情報提供者が重要と考える」、あるいは「強調したいポイント」だということは、同時に、「ミスリードの起点である」ということにも常に注意が必要です。


「要約」代表的な例としては、統計の「平均値」などが挙げられます。

「平均値」とは、複数データのすべての数値を合計し、データの個数で割ったものです。
全体の性質を示す指標としてよく使われるもののひとつです。

たとえば、少し古い平成21年度の資料ですが、厚生労働省のデータによると、2021年の日本全体の平均年収は547万円とのことです。

この数字を見て、どんな印象を持つでしょうか。

平均値は、確かに、重要な指標のひとつです。
しかし同時に、この数字だけしか見ないとしたら、それは年収の分布に対する「ミスリード」の起点にもなります。

「日本全体の平均年収は547万円」と聞かされると、訓練されていない方の多くが、「547万円くらいの年収の人がいちばん多く、年収の分布は547万円を中心に正規分布しているのだろう」という印象を抱いてしまいます。


しかし、どうでしょうか。
あなたの実感と、「年収の分布は547万円を中心に正規分布している」という思いこみとの間に、違和感を抱くことはないでしょうか。


実際、この思いこみは誤りです。

年収の分布は、以下の図のようになります。

100万円単位で分割すると、年収200-300万円の層がいちばん厚く、全体の13.9%。年収500-600万円の層は8.9%です。
年収100万-400万円の層だけで全体のほぼ4割を占めています。

厚生労働省資料:
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/k-tyosa/k-tyosa09/2-2.html


上記は「要約」だけを見ることで生じるミスリードの典型例です。

一次情報、つまり生のデータを見ずして誰かによって「要約」されたものを扱うときは、その「要約」はあくまで「生データ」ではなく、「情報提供者が重要と考える」、あるいは「強調したいポイント」にすぎないということに常に気づいていることが大切です。

「要約」のうしろにある生データの姿を想像するには、日ごろからの学びが大切です。
すべてがミスリードの元になるということではありませんが、要約に違和感を感じたときには、一次情報に当たることも大切です。