  |
横ですがあくまでデータ分析の視点だけでコメントさせてください(疫学とか政治学？とかは分からない)。
まず前提としてデータ分析自体に「正しさ」はないです(手法の使い方が違うとかは別問題)。
国に関わらず100万人あたり死者0人を成功と定義してたらみんな失敗だし、n人って閾値を決めたならそこを上回ってるか下回ってるかどうかだけが正しさを決めます。なお、国家間で比較をする際に100万人あたり〜など割合で比較すること自体は良くあることかと思います。
で、データ分析をもうちょっと広義に捉えれば、自論ですがデータ分析の正しさは正しい意思決定に使える分析結果(その結果が望むものであるか無いかに関わらず)が出せるかどうかだと思います。
例えば「日本のコロナ対策は他国の対策と比べて感染者数を抑えたのか？」とかが知りたいならその分析はダメダメです。おっしゃる通り人口密度だったりそもそもの医療体制の差だったりそれはもう様々な検証が必要です。すごくざっくり言うと条件を合わせるか特定の状況に絞って比較しないとダメです(因果推論って分野楽しいのでもし良かったらググってみて下さい)。
一方、目的が「とりあえず日本のコロナ対策はダメだと問題提起する」なら正しい分析とも言えるかと思います。が、問題提起の度合いが「はてなでちょっと話題になる」くらいで良いなら正しいのかもしれませんが、それ以上を求めるなら浅い分析だなぁという印象です。
国によって人口密度や年齢分布が違うんだから、単純に人口あたりの感染者数や死亡者数を比較しただけじゃ何もわからないと思うんだけど…。 教えて頭のいい人。
あるよ。 元増田も言っている通り、「国によって人口密度や年齢分布」が違うし、その他の因子も違う。 だからこそ、比較する事で「その差を生み出している因子は何か」が分かれば...
なるほど。 さらに教えてほしいんですが、人口あたりの感染者数や死亡者数の単純な比較だけで「一方の国は対策に成功していて一方の国は対策に失敗してる」と言うのは正しいの？（...
横ですがあくまでデータ分析の視点だけでコメントさせてください(疫学とか政治学？とかは分からない)。 まず前提としてデータ分析自体に「正しさ」はないです(手法の使い方が違うと...
18
