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内容紹介
現代人なら、自分の身に何かが起こる可能性=リスクを見極めたいもの。だがその手掛かりとなる統計数字を、あなたはきっと誤解している。もっとも、誤解して当然なのだ――そう仕向けられているのだから。専門家の振りかざす数字に惑わされずその意味を見抜き、リスクとコストを正しく知るためのヒントを、「モンティ・ホール問題」などの有名な例を交えて説き起こし、いま話題のベイズ統計の基礎もわかるようになる統計入門(『数字に弱いあなたの驚くほど危険な生活』改題文庫化)
内容（「BOOK」データベースより）
専門家の言葉をつい鵜呑みにする前に数字の「ウソ」を見破る技を教えます。現代人の基礎教養である確率・統計を平易に解説。
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20 人中、19人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
形式:文庫
「死と税金のほかには、確実なものは何もない」
身近に溢れる統計数字に関する誤った認識を解く、統計数字の正しい理解のための心構えと方法論を解説する。
一般に医療機関の検査などは、「ほぼ１００％確実」と思われているし、医者の診断や検査の結果に誤りがあることなどはほとんどの人が想定していません。
そうした中で、「病気に感染していればこの検査で99.99％陽性となります」（条件付き確率）などと言われれば、検査で陽性となった人は、ほぼ確実に病気にかかっているものと考えてしまいます。
でも、この話には「病気に感染していなくても、陽性となる確率は２％です」「この病気は人口の1％が罹ります」といった情報が抜けています。実際に、この病気になっており検査で陽性になる人は「自然頻度」で考えると、100人の母集団のうち１人。検査で間違って陽性になる人が2人。そう考えるとテストで陽性になっても、3人に一人しか実際に病気にかかっていない（ベイズの定理。陽性の人が病気の確率は、「（陽性＆病気の人数）÷{（陽性＆病気の人数）＋（陽性＆病気でない人数）}」となる）ことになります。
上記の例のように、本書を読めば、統計数字が表わすことの本当の意味が理解できるようになります。また、世間に溢れるさまざまな統計数字にいかに誤った印象を与えるものが多いのか、実感させられます。知らずにいたら騙されることがいかに多いことか！
著者も主張しているとおり、統計数字の理解の仕方は学校でも分かりやすい自然頻度の考え方を使ってしっかり教育すべきと思います。
なお、この本を読むまで、乳がんの検診に本書に書いてあるような大きな「偽陽性」（テストで陽性になったものの、実は病気になっていないこと）があることは知りませんでした。しかし、その事実は日本においてもほとんど話題になることはありません。意図的に情報が隠されているのか、単に見過ごされているのかは分かりませんが、まず、正しい情報がこちらに分かるように伝わっていないことには正しい判断ができるわけがありません。ちなみに、マンモグラフィーについてのWikipediaの英語版と日本語版の違いを見ても、違いがあることに驚きます。（この点は本書の主題ではないですが）
世界には確実なものはほとんどない。だから、僕たちは何事についても不確実な選択肢から選ぶことを強いられます。そのときに、確率やリスクを正しく計算していないと思わぬ損をすることが多いです。分かりやすく確率を理解するため、本書の考え方は必須のものと感じました。数学が苦手な方でも大丈夫。是非一読をお勧めします。一生役に立つ考え方と思います。
身近に溢れる統計数字に関する誤った認識を解く、統計数字の正しい理解のための心構えと方法論を解説する。
一般に医療機関の検査などは、「ほぼ１００％確実」と思われているし、医者の診断や検査の結果に誤りがあることなどはほとんどの人が想定していません。
そうした中で、「病気に感染していればこの検査で99.99％陽性となります」（条件付き確率）などと言われれば、検査で陽性となった人は、ほぼ確実に病気にかかっているものと考えてしまいます。
でも、この話には「病気に感染していなくても、陽性となる確率は２％です」「この病気は人口の1％が罹ります」といった情報が抜けています。実際に、この病気になっており検査で陽性になる人は「自然頻度」で考えると、100人の母集団のうち１人。検査で間違って陽性になる人が2人。そう考えるとテストで陽性になっても、3人に一人しか実際に病気にかかっていない（ベイズの定理。陽性の人が病気の確率は、「（陽性＆病気の人数）÷{（陽性＆病気の人数）＋（陽性＆病気でない人数）}」となる）ことになります。
上記の例のように、本書を読めば、統計数字が表わすことの本当の意味が理解できるようになります。また、世間に溢れるさまざまな統計数字にいかに誤った印象を与えるものが多いのか、実感させられます。知らずにいたら騙されることがいかに多いことか！
著者も主張しているとおり、統計数字の理解の仕方は学校でも分かりやすい自然頻度の考え方を使ってしっかり教育すべきと思います。
なお、この本を読むまで、乳がんの検診に本書に書いてあるような大きな「偽陽性」（テストで陽性になったものの、実は病気になっていないこと）があることは知りませんでした。しかし、その事実は日本においてもほとんど話題になることはありません。意図的に情報が隠されているのか、単に見過ごされているのかは分かりませんが、まず、正しい情報がこちらに分かるように伝わっていないことには正しい判断ができるわけがありません。ちなみに、マンモグラフィーについてのWikipediaの英語版と日本語版の違いを見ても、違いがあることに驚きます。（この点は本書の主題ではないですが）
世界には確実なものはほとんどない。だから、僕たちは何事についても不確実な選択肢から選ぶことを強いられます。そのときに、確率やリスクを正しく計算していないと思わぬ損をすることが多いです。分かりやすく確率を理解するため、本書の考え方は必須のものと感じました。数学が苦手な方でも大丈夫。是非一読をお勧めします。一生役に立つ考え方と思います。
12 人中、11人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
形式:文庫
医療や裁判の現場での実例を交えながら、
リスクや不確実性を数字で表現するときに
専門家であってもいかに簡単に間違えるか、
ということを鋭く指摘した本です。
決して読みやすい本ではありません。
リスクについて著者が提示するさまざまな数値的な表現
に対して、どこに問題何が正しい解釈なのか
読者に判断を求めながら解説を加えていく、という流れです。
読み飛ばしながら著者の意図を理解するのはなかなか
難しいでしょう。
とはいえ、最初の３章（６７ページまで）がいわば本書全体の
内容のまとめになっているので、忙しい人はそこまで読む、
というやり方もあると思います。
本書の後半では、陪審員裁判を含むいくつかの裁判を例に、
そこで提示された数値的な表現（○○％の確率で有罪、といったもの）
の誤用を紹介しています。
著者が訴える通り、法曹関係者にこの本をエッセンスを伝えるのは
とても重要でしょう。特に、裁判員裁判では、裁判員を含む
関係者全員が誤解なく容易に理解できるような表現が求められる
はずです。
リスクや不確実性を数字で表現するときに
専門家であってもいかに簡単に間違えるか、
ということを鋭く指摘した本です。
決して読みやすい本ではありません。
リスクについて著者が提示するさまざまな数値的な表現
に対して、どこに問題何が正しい解釈なのか
読者に判断を求めながら解説を加えていく、という流れです。
読み飛ばしながら著者の意図を理解するのはなかなか
難しいでしょう。
とはいえ、最初の３章（６７ページまで）がいわば本書全体の
内容のまとめになっているので、忙しい人はそこまで読む、
というやり方もあると思います。
本書の後半では、陪審員裁判を含むいくつかの裁判を例に、
そこで提示された数値的な表現（○○％の確率で有罪、といったもの）
の誤用を紹介しています。
著者が訴える通り、法曹関係者にこの本をエッセンスを伝えるのは
とても重要でしょう。特に、裁判員裁判では、裁判員を含む
関係者全員が誤解なく容易に理解できるような表現が求められる
はずです。
11 人中、10人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
形式:文庫
たとえば、あなたがエイズの検査で陽性という検査結果がでたら、冷静になって、検査には検査ミス、いわゆる、偽陽性の問題が存在するということを考えることができるだろうか。
薬をもらって、２５％の確率で、性的な問題が副作用として現れますと医師から言われたとき、どのように感じるだろうか。自分自身が４回に１回問題が起こるのか、それとも、４人に１人の割合で問題が起こるのか。
これらの一見客観的であると見過ごしがちなことについて、実は、あいまいさが存在すると、わかりやすく説明してくれているのが本書です。
とくに医療問題を例にして、統計的思考方法ができるかできないかで、現代社会に対するリスクリテラシーを持っているかどうかすごくわかりやすく説明してくれる名著とも呼べる本です。
薬をもらって、２５％の確率で、性的な問題が副作用として現れますと医師から言われたとき、どのように感じるだろうか。自分自身が４回に１回問題が起こるのか、それとも、４人に１人の割合で問題が起こるのか。
これらの一見客観的であると見過ごしがちなことについて、実は、あいまいさが存在すると、わかりやすく説明してくれているのが本書です。
とくに医療問題を例にして、統計的思考方法ができるかできないかで、現代社会に対するリスクリテラシーを持っているかどうかすごくわかりやすく説明してくれる名著とも呼べる本です。
最近のカスタマーレビュー
『数字に弱いあなたの驚くほど危険な生活』改題文庫化
文庫化に当たって改題されています。要注意です。
読んでいて途中で気がつく迂闊さですが、2度読んでも新しい発見がありました。... 続きを読む
読んでいて途中で気がつく迂闊さですが、2度読んでも新しい発見がありました。... 続きを読む
投稿日: 2か月前 投稿者: neurologistsk
読みたかった内容と少し違ったが
世の中にある統計的な数字。「検知率○○％」や、「受講者のうち何人が合格」などの数字に秘められたトリックに惑わされないようにする方法。逆に言えば惑わす方法が学問的に... 続きを読む
投稿日: 5か月前 投稿者: flim
癌に悩んでいるあなたは読むべきだ
最近知ったのだが、タレブがブラックスワンで本書の著者の論文を９つ引用しているそうだ。... 続きを読む
投稿日: 6か月前 投稿者: 黒木 学
身近な確率の情報を正しく読み解くのに役立つ
ベイズ推定、統計的思考などの用語が含まれていたので確率についての本だと期待して読みました。
「リスク・リテラシーが身につく」とあるように、... 続きを読む
「リスク・リテラシーが身につく」とあるように、... 続きを読む
投稿日: 8か月前 投稿者: peoa
今こそ読まれるべき書籍
数字、特に確率に関する世間一般のリテラシーの低さについては常々懸念するところでありました。... 続きを読む
投稿日: 10か月前 投稿者: tbk
50歳以下の乳がん検診は必要ない
本書はリスク心理学の視点から、ベイズの定理がいかに実際の病気の検査や、あるいは法廷での証拠の解釈に役立つか、を説明する。... 続きを読む
投稿日: 10か月前 投稿者: 蔵研也
数字オンチにとって、大事なツールとなる知恵を授けてくれる
何事にも絶対はない、現代の科学。
その不確実さを、数字オンチな人々は提示される統計数値から読み込むことができない。... 続きを読む
その不確実さを、数字オンチな人々は提示される統計数値から読み込むことができない。... 続きを読む
投稿日: 10か月前 投稿者: veritas_liberabit_bos
本質的な示唆に富む良書−勇気と心理と論理的思考
「初歩からベイズ推定まで」という副題につられて統計学のテクニックの概説本かと思ったが、極めて定性的かつ本質的な示唆に富む、良い意味で期待を裏切られた一冊だった。統... 続きを読む
投稿日: 11か月前 投稿者: 想夫恋好
ベイズの法則恐るべし、いやそれだけではない
不確実な物事をどのようにして理解したらよいのか、どのように伝えたら理解してもらえるのかを教えてくれました。仕事はもちろん、今の原発問題の考え方まで役立ちました。
投稿日: 12か月前 投稿者: shibazaru
とにかく、多くの人に読んで欲しい！
乳がんＸ線胸部撮影や前立腺がん検査、ＤＮＡ鑑定、エイズ検査などの医学的問題からテレビのクイズ番組に至るまで広い範囲の具体的な例を題材に、確率・統計・リスク分析等の... 続きを読む
投稿日: 18か月前 投稿者: t-cross
リストマニア
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