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はてなキーワード: 母集団とは
ありがと勉強になった
チェリーピッキングは、大規模な母集団から収益性の高い顧客のみを選ぶビジネス戦略を指すこともある[6]。たとえば、健康保険会社は健康な人に保険を売り、不健康な人や不健康になりそうな人に保険を売ることを拒否するチェリーピッキングを行うことで、収益性の高い顧客を選択できる。
もし自動車保険会社がチェリーピッキングにより優良運転者のみ保険を売ることになれば、すべての運転手に保険を売っている会社よりも収益上優位に立てる。自動車保険会社がチェリー・ピッキングを行い優良運転者のみに保険を売り、劣等運転者が無保険になるという事態が起こらないよう、アメリカ合衆国の多くの州ではリスク割り当てを行い、自動車保険会社がある程度の数の劣等運転者にも保険を提供するよう求めている。
もうなんか間違ったことしか書いてなくて増田が何でこんなもの書こうと思ったのかちょっと意味が分からないんだけど
一応気になったところだけ訂正・説明を入れておく。（ほぼ全文にわたっているが…）
途中で「なんでこんな中間テストの採点みたいなことやってんの…」みたいな気分になったけど
万が一これを読んで本気にしている人がいるといけないので義務感で最後まで書きました。
あまりの衝撃に最初からテンション高いですけどね。もう疲れたからこのまま上げます。
なんなんやいったい...
遺伝病の断種は、遺伝病の根絶について特に有効ではないと考えられています。まず、潜性遺伝病の場合はどうでしょうか。これは、両方の染色体に、多くは遺伝子機能欠失型の遺伝子変異があると起こります。親は、片方しか持っていなければ健康なのですね。すると、両方の遺伝子変異を持つ遺伝病患者を断種させたところで、片方だけを持つ親が世の中にたくさんいるわけです。どれくらいの数いるか？実はね・・・地球上の全人類で、これを持ってない人はいないと考えられています。今、個人の全ゲノム塩基配列決定とか普通にできてますからね。観察的にそうです。さてそれでも、両方の遺伝子欠失を持つ遺伝病の人を断種させれば、徐々に遺伝病は減っていくでしょうか？実はね・・・そうならないと考えられます。ハーディ・ワインベルクの法則って言うんですけどね。
まず、
「ハーディ・ワインベルクの法則って言うんですけどね。」じゃねーよ。
選択があるのに対立遺伝子（A、a）や表現型（AA、Aa、aaの組み合わせ）の頻度が変化しなければハーディ・ワインベルクの法則じゃないだろ。
潜性のホモ接合aa（つまり発病してる人）を継続的に人口から取り除いていけば人口中の対立遺伝子Aに対する対立遺伝子aの頻度は低くなるにきまってるだろ。
対立遺伝子aの頻度が低くなるんだからAA、Aaの組み合わせに対するaaの組み合わせの頻度（発病する人の割合）は低くなっていくにきまってる。
つまり両方の遺伝子欠失を持つ遺伝病の人を断種させれば、徐々に遺伝病は減っていくんだよ。ハーディとワインベルクによれば。
学部レベル以下の知識がないぞ自称ゲノム科学者。というか論理的な思考が出来てないだろう。どうやって大学はいったんだ？
頑張れ。もっと頑張れ。
さてそれでは、顕性遺伝病の場合はどうでしょうか。これは、染色体の片方にでも遺伝子変異があれば発症するもので、つまり、遺伝病を発症している人を断種させれば理論的に根絶できます、が、実はね・・・ヒトゲノムには突然変異が起こるのです。もちろんこれが進化の原動力なわけですが、これにより、顕性遺伝病も発生します。つまり、両親が健康で、遺伝子変異を片方持つわけではない場合でも、子に突然変異が発生して顕性遺伝病は起きるのです。デノボ突然変異って言います。
「実はね・・・」じゃねーよ。今どき突然変異が起こることを知らねー人間が存在するのか？ 進次郎か。プラスチックの原料か。
そもそも突然変異の発生率がとても低くて、ひとつの遺伝子につき平均で一世代で一万分の一から百万分の一（＊1）。しかもアミノ酸のコドンには冗長性があるからベースペアが一ヶ所変異してもアミノ酸は変わらないことの方が多いし、アミノ酸がひとつ変っても即タンパク質の働きに影響が出るわけではないから機能不全が新たに発生する率は実際にはひとつふたつ低いオーダー（十万分の一から一億分の一）。
だから新しい変異による発病はほぼ無視できるんだけど、実際の変異率がいくつにしろ発生率より速いレートで変異を取り除いていけば全人口中の有病者の割合が下がっていくのは当たり前のことだし、変異を取り除かない場合の有病者割合の増加率は継続して取り除いた場合に比べれば絶対に高くなる。当たり前の話だ。
そもそも（十万分の一から一億分の一の確率で）「子に突然変異が発生して顕性遺伝病は起きる」ことと「顕性遺伝疾患を持つ親の子供は１００% ５０%－１００%の確率で（素で間違えた。恥ずかしい）おなじ遺伝性疾患を持つ」ことは別の話だ。子に突然変異が発生して顕性遺伝病が起きたら当然「その子が」生殖することを許さず新たな有病者の発生とそれによる社会の負担の増加を防止しようというのが優生思想だし、それは可能なんだよ。
優生学は「特定の個人が病気を持つかどうか」の話じゃあない。優生学は集団遺伝学の話（集団中の有病者の割合・それがどう変化するか）なんだよ。この違いが分かってない生科学者なんて存在するのか？
有効だよ。上に書いた通り。「抑制」は「根絶」じゃないしそもそも根絶は目指してないから。
問題は「個人に遺伝病が起こるか起こらないか」じゃないんだよ。問題は「全人口の中の有病者の割合をどう抑えるか」だよ。
さて、ここまで読んでくれば読者は気づいたでしょうが、運動能力、見た目の美醜、学歴、といったものは、これは単一遺伝子型ではありません。もし、学歴を問わない父親と、東大卒の母親から生まれた子の1/2が東大卒になると言うなら、これは単一遺伝子型の顕性遺伝と言うことになりますが、そんなわけはありません、経験的に。誰も行かないこともあるし、佐藤ママみたいに4人全部行くこともあるでしょう。単一遺伝子型なら、こういうばらつきは起きません。ばらつきが起きるが、一定の遺伝性はあるように見える形質、これは多遺伝子型です。
ちょっと待て。
「単一遺伝子型なら、こういうばらつきは起きません。」じゃねーよ。
たとえ「東大卒業する」が顕性単一遺伝子だとしても子供がその顕性遺伝子をもつかどうかは確率の問題で、必ず「生まれた子の1/2が東大卒になる」わけじゃねーだろ。ひとりひとりの子供が「東大卒業する顕性単一遺伝子」を持つ確率が1/2なら「子供4人中誰も東大卒業しない」も「4人全員が東大卒業する」も6.25%の確率で（ばらつきが）起こるだろ。
性染色体はひとつの遺伝子じゃないけどXとYはクロスオーバーしないから単体として遺伝するだろ？ 男が生まれる確率（子供がYを持つ確率）は常に1/2だな？ それでも全ての家庭で常に「生まれた子の1/2は男」になるか？経験的に。誰も男じゃないこともあるし、佐藤ママ（誰やそれ）みたいに4人全部男のこともあるでしょう？ 遺伝というのは確率だから顕性だろうと単一だろうとばらつきは起こるんだよ。
この多遺伝子型の形質には、単一ではないとするならどれくらいの数の遺伝的変異が関与するでしょうか。これはここ10年くらいで確定してきた最新のところではあるのですが、どうも最低数千あるようです。それぞれの形質に、それぞれ数千です。こんなにたくさん因子があるとどうなるかというと、中心極限定理により正規分布します。多遺伝子型の形質は、正規分布するのです。すると何が起こるでしょう？
平均への回帰です。
「平均への回帰です。」じゃねーよ（笑）溜めをつくって関係ねーことを言うな。渾身のボケか。（ちょっとウケた）
無数の試行の平均が母集団の平均値に回帰するのは母集団が（またはサンプルが）「正規分布だから」じゃねーよ。大きい値も小さい値もランダムに抽出するからだよ。
親と子の身長に相関があり、長身の親（正規分布の一方の端）だけ取り出したら（つまりランダムではない。これが優生理論）、その子供の平均身長は「長身の親の平均値」に近づくにきまってるだろ。「長身も低身長も含めた母集団の平均値」に回帰するわけがない。
おまえ本当に大丈夫か？ なんかわざと間違ったこと言おうとしてる？ ツッコミ待ちか？（たぶんそうなんだろうなぁ...）
いみじくも優生学の創始者ゴールトンが明らかにしたのが、親の身長とその子の身長を比較すると、極端に身長の高い親の子は、どちらかというと平均側、普通っぽい身長の方にシフトする、と言う現象です。それで回帰というわけですね。平均に戻る、ってことです。
ゴルトンの観察が平均に回帰した（ように見えた）のは実験の条件が一定じゃなくて子供のサイズが親のサイズよりも環境から受ける影響の方が大きかった（つまり親のサイズという変数に対して無作為抽出になっていた）からだろ。だいたいゴルトン自身が気付いて生物学的根拠のない統計上のアーチファクトだって言ったものを掘り出して差し上げるな。晒し上げか。
どういうことでしょうか。メジャーリーグMVPの大谷翔平の子は、みんなメジャーリーグとかよりもずっと普通っぽい才能になるだろう、ってことです。ええ、皆さん、知ってますよね。長嶋茂雄の子もそうだった。野村克也の子もそうだった。あれが理論通りなんです。教育環境がいいから、それでも普通よりはいい方に行くわけですけど、親と同じような超絶スーパーエリートにはならなくて、それは統計学的に予想通りでして、確率統計の基礎の基礎、正規分布の性質により説明できます。大体さ、大谷翔平の親はどうなのよ。メジャーリーガーだったわけじゃないわけですね。
大谷翔平、長嶋茂雄、野村克也が周りより一歩も二歩も抜きんでてたのは遺伝形質（身体的特性）に加えて本人が努力したからに決まってんだろ。努力の結果が遺伝するわけがない。遺伝疾患や体格と一緒にするな。わざとか。どっかの詭弁のテンプレートにこういう例があるのか。
まあ、それでも、意味があるじゃないかっていうかもですね。平均への回帰って言っても極端だったのが極端でなくなる、ってわけで、身長が高い親の子の平均値は、身長が低い親の子の平均値よりは高いです。平均だけの話で、大幅にオーバーラップしますが。それでも平均を徐々に上げていけばいいじゃないかと。
だから初めから優生学の対象は特定の個人の能力（大谷翔平の子供は野球が上手いかどうか）じゃなくて集団全体の性質だって言ってるだろう。もともと「全体の平均を上げること」「全体の中で望ましい（くない）ものの割合を増やす（減らす）こと」が目的だ。「背が高いことが社会にとって良いことだ」となったら（どういう理由でそうなるのか知らんが。軍事強化？）長身の者に優先的に生殖の機会を与えて国民の平均身長を大きくするのが優生学の目的と手法だろう。むしろそれ以外になんだと思ってるんだ？
いずれにしろ「身長が高い親の子の身長も身長が低い親の子の身長も平均に回帰する」というのは単純に間違い。もしそうなら長身の者だけに生殖させても平均値が高くなるわけがないし（どういう理屈で「平均への回帰」と「平均を徐々に上げていく」が両立できるんだよ？）長身のものが優先的に子供を残せば集団の平均身長が高くなるのはすでに事実としてわかってる。（＊２）
ところが、多遺伝子型には数千もの遺伝的変異が関係するというのはどういうことかというと、単一遺伝子型のように、どれか一つの遺伝的変異はどれか一つの遺伝病に対応する・・・ということになりません。重複しちゃうんです。ある遺伝的変異は、ある形質にも、別の形質にも、関係する。多面的関連と言います。例えば身長を高くする遺伝的変異は、同時にがんになりやすくする多面的関連を持つことが多いことがわかっています。するとどうなるか。身長を高くするように、集団の結婚相手を操作していくと、がんが多くなって寿命が短くなるでしょう。では学歴はどうか？学歴を高くする遺伝的変異は・・うつ病になりやすくすることがわかっています。
ここの部分は必ずしもすべて間違っているとは言えないが、身長の高さとガンの発生にについてはそれぞれが関連する遺伝子座の間に統計的な相関が見つかったというだけで身長を高くする遺伝子がガンの原因になるというわけではないし、長身の集団が低身長の集団に比べ短命であるという証拠もどこにもない。後者（学歴）に至っては関連が指摘されているのは「うつ病」と「低学歴」だし（＊３）、それが共通の遺伝子の多面作用によるものだという考えは否定されている（＊４）のである。
ていうか今気付いたけどこいつ遺伝的変異ってずーっと 「mutation（突然変異）」の意味で使ってない？ 遺伝的変異は variation だから「数千もの遺伝的変異」とか「どれか一つの遺伝的変異」とかないんだけど...
これ、マジでまちがい探しかなんかか？ なんで書いてあることがことごとく間違ってるんだ？ 罠？
どうでしょうか。基本的に優生学というのは、国家の文脈で語られます。学歴の高い国民をより多数生み出し、国家の生産性を上げたい、というわけです。しかしどうでしょうか。うつ病が増えると、生産性はどうでしょうか。私はうつ病の人は生産性が悪いと言いたいわけではありません。しかし、優生学論者のロジックは成立しますか？（明示的に成立するとは言えないのではないですか？）と言いたいのです。
多遺伝子型の遺伝構造はまだわかっていないことも多く、「優生学的操作」をしてどうなるかすらわかっていないんですよ。形質に遺伝的因子があるなら、優生学的操作をすれば人類は必ず優秀になる・・・というのが元増田の議論の開始点だと思いますが、そこ、すでに間違ってるんです。
だからなんで話を「まだわかっていないこと」だけに限定するんだよ。じゃあわかってることには優生学的手法を使ってもいいのかよ。国や医療システムにかかる負担を軽減するために「遺伝病患者は子供つくっちゃいけません」っていいのか？ 問題はそこじゃないんだよ。
優生思想がダメなのは「科学的に間違ってるから」でも「有効じゃないから」でもないんだよ。優生論の生物学遺伝学的手法が有効なのは動植物の繁殖で既に実証されてるから。元増田が優生学とは何かをそもそも理解していないのは確かだが、おまえの言ってることもほぼすべて間違ってる。
結論としてすでに社会的に受け入れられてない優生思想を否定したいんだったら、ウソを書いてまで「科学的」根拠をでっちあげる必要がないだろう。
なにが目的だ？
まさかゲノム科学者（自称）がこれらの間違いを本当に信じているはずがあるまい。
特にうつの「高学歴」と「低学歴」入れ替えてるところなんてワザとじゃなきゃどうやって間違えるんだよ...
＊1 https://www.sciencedirect.com/topics/biochemistry-genetics-and-molecular-biology/mutation-rate
＊２ https://www.science.org/content/article/did-natural-selection-make-dutch-tallest-people-planet
＊３ https://www.nature.com/articles/s41598-021-83801-0
長年、知名度のない中堅企業で採用（主に母集団形成）やってる身からすると、採用なんて営業職と大差ないんだわ。
大学回ってキャリアセンターに挨拶して、学内説明会に声かけてもらって、来てくれた数名の学生に名刺渡して、その後も連絡して良いか確認して、毎月フォローのメール送って、応募してもらって…ここから先は筆記試験とか適正試験とかだからお互い実力勝負だけど。
採用代行会社経由も同じだよ。向こうの営業と仲良くなって、事細かにフォローして、少しでも良い展示会ブースを回してもらったり、良さげな条件で提案もらったり。
立憲民主党の事務能力的にまともな追及はできないから？それはあるかもしれないが今回は違う。
そういったことではなくてもっとお家芸の、ブーメランになるから。
今回の問題は、互いに関連しあう２つの問題にざっくりと分けられる。
1つは、統計法によって定めを行った期限より事業者が遅れて出してきた個票に手を加えて、受注タイミングを改変したというもの。
もう1つは、受注が二重に計上されていて、実際よりも上振れてしまったというもの。
このうち、遅れて回答してきたものに書かれていた本当の受注の数字を全部、提出後の翌期の数字としてまとめる改変はかなり以前から行われていた。というのも、未提出の企業の受注は実績なし、つまり０として計上しているとそもそも公表しており、しかも遅れてきた回答を反映するような定例的な遡及しての改訂が無かったからだ。
https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/jouhouka/sosei_jouhouka_fr4_000006.html
調査結果については、建設業許可業者全体への復元（母集団推定）を行う。復元母集団は、調査実施の前々年度末における建設業許可業者の名簿である。この母集団に対して、各標本毎に定められる抽出率の逆数を各標本の調査結果に乗じることにより、母集団推定値を算出（復元）する。（未回答業者は実績なしとして取り扱う。）
これはつまり、民主党が政権をとっていた時代にも、国交大臣がきちんと監督ができていなかったということを意味する。公明党の大臣が監督できていなかったことには間違いないから追及自体はされるべきであるが、民主党政権時代に自分たちも見過ごしていたとなると、いくら基幹統計といっても作成の細部まで政治家が管理することは難しいという話に収束してしまい、追及は尻窄みになるだろう。
次に、政策決定にも直接的な影響があり得る、受注が二重に計上されてしまった問題だが、こちらはいっそう立憲民主党は追及しにくい。だんだん報道でも着目されるようになってきたが、二重計上の問題は2013年度から行われた建設工事受注動態統計での作成方法の変更に端を発している。もう一度、先ほどの
https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/jouhouka/sosei_jouhouka_fr4_000006.html
調査結果については、建設業許可業者全体への復元（母集団推定）を行う。復元母集団は、調査実施の前々年度末における建設業許可業者の名簿である。この母集団に対して、各標本毎に定められる抽出率の逆数を各標本の調査結果に乗じることにより、母集団推定値を算出（復元）する。（未回答業者は実績なしとして取り扱う。）
を見てみよう。"各標本毎に定められる抽出率の逆数を各標本の調査結果に乗じることにより、母集団推定値を算出"、とある。これが、2013年度以降では
母集団に対して、各標本毎に定められる抽出率の逆数及び回収率の逆数を各標本の調査結果に乗じることにより、母集団推定値を算出（復元）する。
と変更されている。変わった点は、2013年度以降については回収率の逆数を乗ずるプロセスが追加された点だ。これが二重計上を招いてしまった理由である。
たとえば日本に建設会社が1万社あるとして、その全ての会社を調査することは費用や時間が嵩み、月次で発表する統計としては難しい。そこで、このうちから100社をサンプル調査するとしたとしよう。対象となった会社には統計法によって回答が義務付けられるものの、忙しかったりすることで実際にはすべての会社がきちんと回答してくれるわけではない。ここでは50社が期日までに回答を行い、20社が遅れて翌月に回答、そして残りの30社は音信不通だった場合を考える。当然ながら期日までに回答を行った50社の数字を足し合わせただけでは日本全体の受注額にはならない。1万社から100社をサンプルとして抽出したのだから、この受注額に100倍（1万÷100）をする必要がまずある。これが2013年度より前に行われていた推計方法だ。しかし、これでは当然ながら回答率が50%しかないので、実態よりもかなり過小になってしまう。そこで、回収率も考慮するように変更するようになり、2013年度以降では回収率の逆数（1÷(50÷100)）も乗ずるようになった。ここで問題となってくるのが、期日までには回答をしないものの、遅れて、あるいは四半期や半年にまとめて提出してくる会社の存在。従来は、期日までに提出されなかった分は実績なしとして０と計算しつつ、遅れた分を翌期にまとめて計上するだけだったので、30社の音信不通の会社の受注はどこにも反映されないという過小推計が発生していた一方で二重計上は起きていなかった。一方、2013年度以降は、回収率の逆数を乗じた時点で、遅れた20社、音信不通の30社の分も期日までに提出した会社と平均的に同じとした数字が計上されている。ここに、遅れた20社の受注が従来通りに翌期にまとめて計上されたので、今度はその分が二重に計上されるという過大推計が起きるようになってしまった。（なお、当然ながら上記の社数は例示であって実際の数字とは異なる。実際の回収率は60%程度
https://www.soumu.go.jp/main_sosiki/singi/toukei/meetings/iinkai_47/siryou_4a.pdf
とのこと。）
さて、立憲民主党の追及の観点からこのことを見てみよう。二重計上を生んだ推計は2013年度、つまり安倍政権に移行して以降に行われた。しかし、当然こういった基幹統計での変更は簡単には行えない。国交省の内部で議論をするだけでなく、統計委員会にその変更で構わないと認めてもらうなど時間の掛かるプロセスを踏む必要がある。具体的には
https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/jouhouka/sosei_jouhouka_fr4_000006.html
本推計方法は、平成23年9月の統計委員会からの答申（府統委第115号） に基づき、より的確な推計を行うために変更しています。
とある。つまり、平成23年という民主党が政権をとっていた真っ只中だ。当然、国交省内部での議論や、実際の推計方法のテストもこの前後を中心に行われたであろう。つまり、回収率の逆数を乗じるように変更を行うのであれば必要となる、期日までには回答しないが後で回答してきたものをどう扱うかといった問題を見過ごしてしまったのは、民主党政権の国交大臣や、あるいは統計全般を管轄する総務大臣ということになる。ここが今回の件の根本問題である。これでは、立憲民主党はとても追及はできない、少なくとも自公のみを追及することは困難だ。
以上のことからして、建設工事受注動態統計への立憲民主党の追及が尻窄みになることはほぼ間違いない。というか現時点で毎月勤労統計の時と比べてすでに迫力がない。本来は毎月勤労統計の件を受けて再チェックをした上での問題なので今回の方が深刻なのに、だ。そして、今回の件の報道を率先した朝日新聞もこのことに気付いたのか、これをブーメランではなく泉代表の非追及型野党路線のためだとするような報道を始めだした。立憲民主党の追及の手が弱くてもそれは路線の問題で、別に民主党の見落としが原因を作っていたというようなやましいことがあるからではない、としてあげたいのだろう。このまま、この件は（政治的には）毎月勤労統計の時のような大きな動きにはならず萎んでいく可能性が高い。だが、そんなこと許してはならない。
業界の人間なので、あまりにも無責任なブコメが多いので現時点で分かっている内容と解説を記載しておく。
実態：日本の全体が知りたいのよ。調査票のボリュームいっぱい、調査対象いっぱい。年に1回とか5年に一回とかでいいから。（国勢調査とか）
動態：トレンドが知りたいのよ。調査票のボリュームは少なく、調査対象の数は少なく。その代わり毎月答えてね。
https://www.mlit.go.jp/toukei/yotei/e-stat_JUTYUU.xml
いつ調査結果を公表するのか、月単位で日にちだけじゃなく時間まで指定されているのよ。
回答義務あるのよ
https://elaws.e-gov.go.jp/document?lawid=330M50004000029
第八条 動態調査指定建設業者（大手指定建設業者を除く。）は、前条第一項第一号から第七号までに掲げる事項を、国土交通大臣が定める調査票により、第六条に規定する調査の期日の属する月の翌月十日までに当該動態調査指定建設業者の営業所のうち国土交通大臣の指定したものの所在地を管轄する都道府県知事に報告しなければならない。
https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/jouhouka/content/001408445.pdf
調査票には一か月分の受注実績を記入してください。
https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/jouhouka/sosei_jouhouka_fr4_000006.html
■令和３年４月以降の推計方法
（令和２年１月～令和３年３月までは参考値として再集計）
調査結果については、建設業許可業者全体への復元（母集団推定）を行う。復元母集団は、調査実施の前々年度末における建設業許可業者の名簿である。
建設工事受注動態統計調査は、調査実施の前々年度末における建設業許可業者のうち、建設工事施工統計調査の回答業者の中から抽出を行っている。
この母集団に対して、各標本毎に定められる抽出率の逆数、建設工事受注動態統計調査の回収率の逆数及び建設工事施工統計調査における未回答業者の欠測値補完方法（※）に基づく乗率を各標本の調査結果に乗じることにより、母集団推定値を算出（復元）する。
（※）建設工事施工統計調査の未回答業者の欠測値補完方法は、行政記録情報（経営事項審査結果）を活用して補完を行った後に、残った部分に関して経済センサスとの照合結果を踏まえたウェイトの調整により補完を行う。
また、報告者のやむを得ない事情等により提出期限から遅れて提出があった調査票については、可能な限り当月分の調査結果に反映させるよう柔軟な運用を行っているところであるが、それでも間に合わない調査票については、毎年度の年度報の公表に合わせて遡及改定を行い反映することとする。
https://www.soumu.go.jp/main_sosiki/singi/toukei/hyokabunkakai/kaigi/02shingi05_02000440.html
https://www.soumu.go.jp/main_content/000714741.pdf
○「平成28 年度統計法施行状況審議結果報告書（統計精度検査関連分）」概要（平成30年3月30日総務省統計委員会）
・建設工事統計調査は、回収率が約60％だが、全部非回答に対して欠測値対応を行っておらず、調査結果が過少と見込まれる。
・一方、未回答業者には実績のない業者が多大に含まれている可能性があり、回収率の逆数を乗じると課題推計の恐れがある。
システム屋さんの変更を、現場が理解しないで現場ルールを使い続けた、位の話で過剰に売上計上したい、なんて崇高な目的なんかないと思われる。
別にこのミスを擁護するつもりはサラサラないが、不正したつもりは現場はないよ。マニュアル作って都道府県にばらまいているんだもの。あーやってもうた、というやつだな。
｢弟がいる長女は文系を選びやすく収入が低い｣きょうだいの組み合わせが人生に及ぼす意外な影響
https://president.jp/articles/-/52455
全くピンと来なかった……。
「「長女・弟」の場合ほど、母親と過ごす時間が増えるだけでなく、女の子らしく振る舞うことを意識するようになります。このため、「長女・弟」の場合ほど、伝統的な性別役割分業意識を持ちやすくなるわけです。」
ってのも、？？？
そもそも子供は同性の親と過ごす時間が長くなるという前提からして疑問だし。母親は息子、父親は娘を猫かわいがりするってケースの方が多いような。
それに同性の親と過ごす時間が長いと、どうして性別役割分担意識が強くなるんだ。
どちらかというと、異性と過ごす方が性別役割分担意識には囚われやすくならない？父親と娘だと娘が家事を一手に引き受ける場合って珍しくないだろうし。女子校だと女子だけなので何でもやるけれど、共学だと嫌でも男子の目を意識するみたいな。
「具体的に言えば、学業面では理系よりも文系を選びやすく、職業面では男性よりも女性比率が高い職種を選びやすい可能性があります。また、これらの職種は相対的に所得水準が低い場合が多いため、所得もやや低めになっていることが予想されます。」
仮にそれが事実だとすれば、文系の給与が理系よりも低い事や女性比率が高い職種の給与が低い事の方が問題だよね。
「学業面では理系よりも文系を選びやすく、職業面では男性よりも女性比率が高い職種を選びやすい」という、それ自体は何ら問題ではない事に焦点を当ててわざわざ研究し騒ぎ立てるって謎。
少子化が進む先進国において弟がいる長女と妹がいる長女という、そもそも母集団の数自体に疑問のある統計を元に決めつけ結論を出すよりも
それよりももっと大きな問題である、文系の給与が理系よりも低い事や女性比率が高い職種の給与が低い事の方を大々的に取り上げて是正すべきでは？
決してバカにするわけではないが、
飲食といってもピンキリで、一流料亭とチェーンのバイトでは天と地ほど違う。
しかし全体的な母集団として非常に民度が低いことは間違いない。
今までで一番驚いたのは、タイムカードを切って、いきなり賄いを３人分くらい食らう女子大生がいたことである。
他の10人くらいいるバイトの目の前でである。（まかないは業務後に余ったものを食うのがルール）
店長のお気に入りらしく、「ごめん、ごはん今日少ないかもな」とか言っているのが気持ち悪かった。
無言で3人分がっついているのも気色が悪かった。
このように、奇妙な人間が奇妙な集団として存在しても許されていて、
かつ、小集団で独裁化しやすい業界が飲食業である（非常に低レベルな世界だが）。
学習を重ねなかった人間の集まりであり、回復しようのない民度の低さがある。
「いやこれは変だろう」という発想になれない。戦前の農村部のようなものである。
教養にともなう宗教的知識もないため、共産主義的な、属人的・独裁的な退廃した世界が生じやすい。
自民党は絶対安定多数と言えども議席を減らしている。そのため、自民党への全面信任というわけではない。
野党共闘で大々的にパフォーマンスを行った立憲民主党が議席を大きく減らしている一方、野党共闘と距離をおいた維新・国民民主党が議席を伸ばしている。
ここから結論付けられる民意は、「今までの与党政策をある程度は評価している、立憲民主党などの極端な左派は支持を失った、それ以外の野党が支持を得た」であろう。
面白いのは、新聞・テレビといった大手マスメディアの予想が大きく外れたこと。自民党は単独過半数ギリギリどころか絶対安定多数まで議席を伸ばし、立憲民主党は散々な結果に終わった。
出口調査による分析すら大きく外していた。これは、大手マスメディアの調査に答える層と、全国民という母集団が乖離していることを示す。
立憲民主党支持者によく見られる、投票率の低さが自民一強を招いているという論理は通らない。彼らに言わせれば「頭の悪い」大衆は何も考えず自民党へ投票するらしい。投票行動を取る者は少なからず一般より政治に関心があるため、その説で言えば自民党は不利になる。
それにも関わらずこの結果ということは、現実はより厳しいという結論になるだろう。結局、この選挙結果が民意を反映しているのだと思う。
野党共闘が実を結ばなかったのは、モリカケなどを利用したネガティブキャンペーンに終始し、具体的な政策が見えてこなかったからだ。
そもそも、NHKの出口調査によると「政治とカネ」に重点を置いている有権者はわずか7%で、経済政策が最多の31%である。モリカケに関心のある国民は彼らが信じているほど多くはなく、むしろ辟易している。多くの人は、自分と関わりのない「政治とカネ」の問題に興味が無いのである。
立憲民主党はかつての民主党政権での不景気・NISAへの課税言及など「経済オンチ」というイメージが強く、その結果「声は大きいが具体策の無い集団」という判断がなされたのだろう。
そして、野党共闘によるネガティブキャンペーンを大々的に報道し、政権交代を扇動した大手マスメディアは、全くの肩透かしを食らった。出口調査と最終結果の乖離からも分かる通り、新聞・テレビといった旧来の一方向性メディアは信頼を失いつつある。
これは、SNSやYouTubeといった双方向性メディアの普及により、多方面からの意見に触れる機会が増えたためだと考えている。
今回の選挙結果を受けて大いに反省すべきは大手マスメディアであるが、彼らがまだ自らに大きな影響力があると考え続ける限り、それは期待できないだろう。
https://www3.nhk.or.jp/news/special/hikikomori/pages/articles_15.html
親が死んでも言い出せず 相次ぐ事件(中略)高齢の親と中高年で無職の子どものケース。ことしに入ってから半年間にかぎっても、ＮＨＫの各放送局が放送した事件だけで約20件に上っている。
20件程度で相次いでるいるとか特に目立っているとか感じるもんなのか。
日本の一日の死者数はざっくり3000人
全人口1億2000万人に対して引きこもり60万人(200分の1)
半年は約180日なので3000*180=54万人
これは全人口に対するものなので引きこもりがいる世帯に対して同程度の確率で死者が発生しているものとするとその数は540000/200=2700
この2700という数字は、そのうち事件として取り扱われた20件と比べれば増減しにくいものと思われる。(とういうよりは、事件化されるケースの方が「目立ってきている」といわれるぐらいなのだから一定しないものなのである。)
その割合は20/2700ということで0.7%程度である。(しかも例年はこれよりも割合が低かったとおもわれる。)
少なくとも母集団をそういった引きこもりに限っている以上多少なりとも死亡届などの届け出が遅れる傾向にありそうなものなのでその割には低い割合と言える。
少し遅れただけでなんでもかんでも死体遺棄の容疑をかけるのではなく悪質と判断したものに限っているのだろうか。素人目には報道されているケースも悪人による死体の放置というよりは不憫なコミュ障の末路にしか見えないのだが…。
私の知っている限りでは死後4日間の放置の事例で逮捕というのがあったが、同じ「引きこもり」で残り99.3%もの人が3日以内に警察に通報とかすると仮定するのは無理があるというか割合が高すぎないかと思う。やはり単に放置期間だけではなく「警察から見た悪質性」というのがあるものなのだろうか。
国語は旧帝二次ならともかく小学校から高校の定期テスト程度まで満点で通してないと言語能力になんらかの障害を負っていることになってしまうのだろうか。
勉強しなくても国語は満点、むしろ国語に限っては学校の勉強が役に立つって時点でガイジだと書いてる人がいた。
でも俺の公立中学時代は同学年150人ほどの規模だが３年間に満点は1人も出なかった。トップクラスで97点前後だった。
小学校から進学する時点で5％ぐらいは受験してどこかに行ってしまうが、それをそのまま上位5％と仮定しても95％はガイジということになってしまう。
公立中学の成績分布はどこの偏りなく同じような状況にあるはずだから、いわば統計学でいう標本に等しい。
さすがに「国語で満点とれない奴はガイジ」という仮定の方に無理があるのではないか。普通より一段と劣っているのだから障害者として規定する意味があるのであり、「普通より劣っている」とは量的には母集団の半数未満であるべきだろう。ガイジの人数が全人口の95％というのは量的に矛盾していると思う。
国内企業のDXの実態、8割がテレワーク促進 平均年間予算4.8億円の使い道は？
パーソルプロセス＆テクノロジーの調査によると、国内企業のDX推進では、テレワークの促進に加え、バックオフィス、マーケティング、営業活動の領域における取り組みが多く、年間予算は全体で平均4億8891万円であることが分かった。主導するのは「経営者・役員」が最多だった。
パーソルプロセス＆テクノロジーは2021年9月28日、企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）推進に関する実態調査の結果を発表した。
同調査は、DX推進に取り組む従業員50人以上の企業の経営者・役員、部長クラス以上の役職に就く600人を対象に、2021年9月14～23日に実施。各企業が今期、社内のDX推進で具体的に何に取り組み、どれくらい予算を確保しているのかなどを調査した。
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調査の結果、社内のDX推進で実施している取り組みは、79％が「テレワークの促進」が最も多く、続いて59.2％と半数以上が「バックオフィスにおけるDX」、46.2％が「営業活動におけるDX」、39％が「マーケティングにおけるDX」に関する取り組みが多いことが明らかになった。
社内のDX推進において実施していること（n=600、複数回答）（出典：パーソルプロセス＆テクノロジー）
また、DXの取り組みに対して今期1年間で確保している予算は、「バックオフィスにおけるDX」が平均2億6263万円と最も高く、続いて「営業活動におけるDX」が平均2億4197万円、「マーケティングにおけるDX」が平均1億8120万円、「テレワークの促進」が平均1億7879万円という結果で、平均4億8891万円となった。
DX推進の取り組みに対する今期（1年間）の予算：「テレワークの促進」の場合（n=474、単一回答）（出典：パーソルプロセス＆テクノロジー）
DX推進の取り組みに対する今期（1年間）の予算：「バックオフィスにおけるDX」の場合（n=355、単一回答）（出典：パーソルプロセス＆テクノロジー）
DX推進の取り組みに対する今期（1年間）の予算：「マーケティングにおけるDX」の場合（n=234、単一回答）（出典：パーソルプロセス＆テクノロジー）
DX推進の取り組みに対する今期（1年間）の予算：「営業活動におけるDX」の場合（n＝277、単一回答）（出典：パーソルプロセス＆テクノロジー）
具体的な取り組み内容とDX推進の主導者は？
DXの取り組みの具体的な取り組み内容は、「テレワークの促進」「バックオフィスにおけるDX」「マーケティングにおけるDX」「営業活動におけるDX」の全てで「ITツール（システム、ソフトウェアなど）の導入」を実施している企業が最も多く、8割を超えた。
さらに、「テレワークの促進」では「機材導入」が73.1％と2番目に多く、「営業活動におけるDX」では「人材育成・採用」が49.4％と約半数が実施していることが分かった。
DXの取り組みで具体的に実施していることは何か（複数回答）（出典：パーソルプロセス＆テクノロジー）
また、社内のDX推進を主導しているのは、「経営者・役員」（29.2％）が最も多く、「部門長」（25.5％）、「事業責任者」（23.8％）と続き、「DX推進担当者」（20.2％）との回答が最も少なかった。
パット見てこれのなにがクソデータかが分かればいっぱしだと思う
ヒント：母集団
備忘。
偏差値80台くらい頭脳労働をするには当然で、それでようやく「参加資格あり」程度である、という説明をするにあたって、
高校球児と甲子園に当てはめたたとえ話にしても数値的な違和感が無いのかを確認した。
理屈で言えば1,2,3年の加重平均あたりの方が妥当かもしれないが、どちらにしても結論にはたいした影響がない。
http://www.jhbf.or.jp/data/statistical/index_koushiki.html
甲子園出場=49校×18名=882人
試合ごとの選手の入れ替えが可能ならもう少し多いかもしれないが、こちらも結論にはたいした影響がない。
したがって、「偏差値71くらいでは、野球で言ったら甲子園にようやく出場する程度。それで食っていくには程遠い。」
(cf. 正確には、偏差値71だと上位785.5人になるので、甲子園出場者から100人程度足切りされることになる。)
ただ、母集団を硬式野球部員に絞るのは、狭すぎるかもしれない。
逆に目一杯拡げて120万人から882人に絞ると考えると、甲子園出場者の割合は0.0735%で、偏差値は81.8。
「偏差値82くらいでは、野球で言ったら甲子園にようやく出場する程度。それで食っていくには程遠い。」
の方が文脈的には手堅い。
国語は旧帝二次ならともかく小学校から高校の定期テスト程度まで満点で通してないと言語能力になんらかの障害を負っていることになってしまうのだろうか。
勉強しなくても国語は満点、むしろ国語に限っては学校の勉強が役に立つって時点でガイジだと書いてる人がいた。
でも俺の公立中学時代は同学年150人ほどの規模だが３年間に満点は1人も出なかった。トップクラスで97点前後だった。
小学校から進学する時点で5％ぐらいは受験してどこかに行ってしまうが、それをそのまま上位5％と仮定しても95％はガイジということになってしまう。
公立中学の成績分布はどこの偏りなく同じような状況にあるはずだから、いわば統計学でいう標本に等しい。
さすがに「国語で満点とれない奴はガイジ」という仮定の方に無理があるのではないか。普通より一段と劣っているのだから障害者として規定する意味があるのであり、「普通より劣っている」とは量的には母集団の半数未満であるべきだろう。ガイジの人数が全人口の95％というのは量的に矛盾していると思う。
