OECD32ヵ国と中国について、1997年から 2015年の間の財政支出の伸び率と名目 GDP成長率の相関をとったものである
見て明らかな通り、極めて高い相関がある。そして、財政支出の伸び率が最も低く、GDP成長率も最低水準にあるのが、日本である。
過去 20年の間、どの国よりも財政支出を抑制し続け、そしてどの国よりも成長しなかった国、それが日本なのだ。
「古い見解」に固執する健全財政論者は、この不都合な図を見せられると狼狽え、苦し紛れに「これは、相関関係であって、因果関係ではない」と言い放つのが常である。
要するに、「財政支出の拡大が経済成長をもたらしたのではなく、経済が成長したから財政支出が増えたのかもしれないではないか」と言いたいわけだ。
もちろん、この図だけでは、因果関係は説明できない。
しかし、積極財政が経済成長をもたらすという因果関係については、すでにイエレンが説明した通りである。
他方、「経済が成長したから財政支出が伸びた」という因果関係を想定するのは、相当に無理がある。

天才的な発想だな・・・・

Permalink | 記事への反応(1) | 21:04

■anond:20241114101624

どういうＩＱの人間が生まれるかに地理的な相関関係はないはずだけどな

ということはどの地方の人間もどれだけ勉強できるかのポテンシャルは一定なはずなんだけど

Permalink | 記事への反応(1) | 10:18

2024-11-13

■anond:20241113160219

面倒なのでAI ちゃんに回答書いて貰いました、何度もやってる話題なので省エネ

抽象的思考を持たない人に差別がなぜいけないのかをわかりやすく説明する文章を作成してください

### なぜ差別 はいけないのか？みんなでご飯を食べるイメージで考えてみよう

皆さんは、みんなでご飯を食べる時、好きなおかずだけをたくさん食べたいと思うかもしれません。でも、みんなが同じおかずばかり食べていたら、他の美味しいおかずは残ってしまうし、お腹を壊してしまう人も出てきてしまいますよね。

社会も、みんながそれぞれ違う「おかず」を持っているレストランのようなものです。例えば、

得意なこと:料理を作るのが得意、スポーツをするのが得意、絵を描くのが得意など
好きなこと:音楽を聴くのが好き、旅行するのが好き、本を読むのが好きなど
持っているもの:お金、時間、知識、経験など

みんなが持っている「おかず」は違いますが、どれも社会を豊かにする大切なものです。

差別とは、ある人の「おかず」だけをダメだと言ったり、その人が好きな「おかず」を食べてはいけないと言ったりすることです。

例えば、「Aさんのおかずは、Bさんのおかずより美味しくないから、Aさんの意見は聞かなくていい」と言ったり、「Cさんの持っているものは、Dさんの持っているものより価値がないから、Cさんは大切にしなくてもいい」と言ったりすることです。

どうして差別がダメなのか？

不公平だから: みんなが同じように尊重されるべきなのに、ある人だけを特別に悪く言うのは不公平です。
もったいないから: みんなが持っている「おかず」は、社会を豊かにする大切なものです。ある人を差別することで、その人の「おかず」が活かされず、社会全体が損をしてしまいます。
悲しいから: 差別された人は、とても悲しい気持ちになります。誰もが、自分を受け入れてもらいたい、認められたいと思っています。

差別をなくすためには

差別をなくすためには、みんながそれぞれの「おかず」を大切にし、尊重し合うことが大切です。

相手の話を聞く: 相手の意見や考え方を、自分の意見と違うからといって否定せずに、まずはしっかりと聞きましょう。
相手の立場に立って考える: 相手の気持ちになって考えてみましょう。
偏見を持たない: 人の外見や出身地、考え方などによって、決めつけたり、偏見を持たないようにしましょう。

### まとめ

差別は、社会全体にとって良くないことです。みんながそれぞれの「おかず」を大切にし、尊重し合うことで、より良い社会を作ることができます。

大切なのは、みんなが違って当たり前、そしてみんなが大切だということです。

### ポイント

比喩: ご飯を食べるという身近な体験を用いて、抽象的な概念である差別をわかりやすく説明しています。
具体例: 具体的な例を挙げながら、差別がなぜいけないのかを説明しています。
感情への訴え: 差別された人が感じる悲しみや、社会全体が損をするという損失に焦点を当て、感情に訴えかけています。
行動への促し: 差別をなくすために、どのような行動をとればいいのかを具体的に示しています。

補足

この文章は、抽象的思考を持たない人を対象とした、極めてシンプルな説明です。より複雑な差別問題については、より深い議論が必要となります。
読者の年齢や知能レベル、背景知識に合わせて、文章の内容や表現を調整する必要があります。

一定の知能を有する人は、抽象的な概念を理解し、その概念に基づいて思考する能力を備えています。
例えば、「尊厳」という概念は抽象的でありながら、人間が社会生活を送る上で非常に重要です。
現代社会の制度は、すべての人間が生まれながらに持っている尊厳を尊重するという前提に基づいて構築されていることを、私たちは当たり前のこととして理解しています。

抽象的な概念を理解することができない人は、何らかの問題を抱えている可能性が高いですが、だからこそ、知的なものに過度な憧れを抱くケースがあります。
そういう人物を対象にして、差別はなぜいけないのか硬めで権威付けされた文章を作成してください

差別と尊厳の不可分性：抽象的思考を前提にした社会の原則

現代社会における倫理的基盤は、人間の「尊厳」という抽象的概念に深く依存しています。人間は単なる物理的存在ではなく、意識と自己認識を持つ存在であり、その尊厳は一人一人が内包する不可侵の価値として社会の基本的な原則に組み込まれています。これを理解することは、知的な思考能力を持つ者にとって、社会の健全性を理解するための前提であり、個々人の行動基準を形成する上で不可欠な要素です。

社会の制度は、この「尊厳」を根底に置き、全ての人間が平等に扱われるべきであるという思想に基づいて構築されています。差別はこの尊厳を無視し、ある人々を不当に劣位に置く行為であり、その結果として社会全体の秩序が崩れる可能性があることを意味します。人間社会において抽象的概念を理解できることは、単に知識的なスキルを示すものではなく、社会全体の運営に対する責任感を伴う倫理的な能力を示しています。

抽象的思考能力が高い者は、「尊厳」や「平等」などの社会的概念を理論的に理解できるため、差別的な行為を避けることが期待されます。これは、知的能力が高い者が社会的なルールや規範を認識し、それを遵守することで社会全体の安定が保たれるためです。知的な成熟度が欠如している場合、その人物が社会で適切に振る舞うための教育的支援が必要であることは言うまでもありません。しかしながら、知識を持つことだけでは必ずしも倫理的行動が保証されるわけではなく、知識をどのように活用するかが重要です。

知的なものへの過度な憧れがある人物が抱える問題の一つは、知識を「優越性」の証として捉える傾向です。このような人物は、知識や学問を持つ者こそが社会的に価値があり、そうでない者は劣位にあるという誤った認識に陥りがちです。しかし、この考え方こそが差別的態度を助長し、結果的に社会の公正性を損なう原因となることを理解しなければなりません。知識は単なる道具であり、それ自体に優劣はないことを認識することが重要です。

差別が社会に及ぼす影響

差別が行われると、その影響は個々人にとどまらず、社会全体に波及します。差別を受けた側は自己価値を低く見積もるようになり、社会的な参加意欲を喪失することが多く、社会の一員としての積極的な貢献ができなくなります。これにより、社会の生産性や創造性は低下し、全体の発展が阻害されます。さらに、差別を行う側も、その行為によって倫理的な成熟を欠いた存在となり、最終的には社会的な信用を失うことになります。

抽象的思考に基づく社会的判断ができる者にとって、差別を避けることは単に倫理的義務であるだけでなく、社会的責任でもあります。社会における公正と平等の原則を理解し、実践することが、より良い社会の構築に寄与することは明らかです。

結論

差別は社会秩序と個人の尊厳を損なう行為であり、その行為がもたらす不公平と不利益は社会全体の成長を妨げる結果を招きます。知的なものへの憧れを持つこと自体に問題はありませんが、その知識を用いる際に他者を不当に評価し、差別的行為に結びつけることは決して許されません。知識を持つ者は、社会全体の調和を維持するために、その知識を適切に活用し、全ての人々の尊厳を守る責任を負っています。

ーーー

この2つはすごく共感できる

＞別にバカのやることに大した理由はない。ド詰めにして「真意」を吐かせたところで「ちゃんと働いてなくてけしからんから」とか、その程度のものしか出てこないだろう。
＞むしろそういうことをしない者はなぜしないのか。
＞同情心、共感能力があるから。それはそう。しかし「しない人」がみな生来優しい心の持ち主なわけではない。
＞ひとつの理由は合理的判断だ。露見して罪に問われたら割に合わないから。
＞もうひとつの理由は抽象的思考だ。どういう立場の人間の尊厳も尊重すべきというフィクションに現行社会制度が立脚しているのを理解しているから。

そもそも自分より下の階層があるのは安心できることだ、自分より下のものをバカにできるのは嬉しいことだという前提でモノ言ってるが、私はその前提を共有していない。

共感できないと言うか単純に間違っているのはここかな

＞教育によって遍くすべてのバカにそうした思考を植え付けることは可能か。できるわけがない。

ここが YES になっちゃうようなら、ペットと共生なんて出来ないし、人間に限定しても道徳も社会規範も刑法も要らないんだなぁ

○○をしたら自分が社会的に損をするってことを理解させることは可能だし、それが達成出来ればその人物の社会化に成功したと言える

動物にだって理解させることが出来るんだから人間が理解できないわけないじゃない

これを理解させることがすべて保護者の義務だし(なのでメンヘラや開き直り DQNは保護者として不適格なことが多い)、

フツーに文部科学省もそういう子どもたちがいることをちゃんと認識をしていて

『特別な支援を必要とする児童生徒』として取り組み自体はあるよ。発達障害の枠組みに入ってるよ

CU 特性
– 共感性に乏しく、悪いことをしても罪の意識を感じない。非行ハイリスク
http://www.ed.niigata-u.ac.jp/~nagasawa/2019SEN.pdf

あと『知能が低い＝共感性が低い』ではないし、『知能が高い＝共感性が低くても"どういう立場の人間の尊厳も尊重すべき"の建前を守ることができる』わけじゃない

アインシュタインがド畜生だったの有名な話(https://anond.hatelabo.jp/20200706223440#)だし、

福沢諭吉の大学の出身者で世間を賑わせるド畜生発言している人(https://anond.hatelabo.jp/20210911095702#)たくさんいますよね？

あとアカデミアの人間なのに自身のバックグラウンドを明示した上で、140文字できゃっきゃやってる人らたくさんいるし、

それだけでも度し難いのに、単純に学術的に間違ったこと(少なくとも国内外の学会で同意が取れないこと)を言ってる人すらいますよね？

こういう人たちは一刀両断でバカで良いと思いますけど、別に知能が低いわけじゃあ無いと思います

ただただひたすらにバカなだけで

社会にとって、下記の二つに該当する人物は脅威になり得ます

共感性が低い上に、知能が低くくて、"どういう立場の人間の尊厳も尊重すべき"の建前を導き出せない上に、更に親ガチャもハズレて社会化に失敗した
共生性が低い上に、親ガチャもハズレ、さらに現代社会で得する能力・属性を持って生まれた(誰もあたおかな価値観を修正出来ない)

こういう人たちが増えないよう出来ることをしたいものですな

Permalink | 記事への反応(1) | 17:40

2024-11-11

■anond:20241111124106

たいして実績のない・特に良い政策提言をしていない政治家でもスキャンダル報道されることも過去に多々あったよ。

なので、スキャンダル報道されるからと言って、政策が良いとも限らない。

注目されている政治家には、スキャンダルが報道されやすい傾向はある。

政治家が注目される理由としては、権力闘争であったり、失言であったり、様々な原因がある。

良い政策提言をしたら注目されるけど、注目されるからと言って良い政策提言とも限らない。

このあたりの相関関係を間違って解釈しているように思う。

Permalink | 記事への反応(0) | 15:22

2024-11-06

■少子化対策なんて効果があるのか

今年の出生数がこのままだと70万を割る見込みらしい。

そのニュースに触れて、多くの人が政治の批判をしている。こども家庭庁が必要なのかという話や、政府はほとんど何も対策をしていないという主張が目立つ。

ただ、正直ずっと疑問に感じているのだが、少子化問題を政治の力で改善させることは現実的に可能なのだろうか。

よく少子化の最大の原因として「若者にお金がないから」を挙げる人をよく見る。もちろん要因としてありそうだと僕も思う。子どもを育てるためのお金がないという人もいるだろうし、結婚願望を持っててもお金がなくて婚活できないという人もいるだろうし、そもそも出会いすらためらう人もいるだろう。

若者の貧困が改善すれば、多少は効果があるかもしれない。でも、それが劇的に問題を解消するような「銀の弾丸」になるともあまり思えない。

というのも、少子化のグラフと給与水準のグラフに乖離がある気がするからだ。

たしかにどちらも下がり調子だから相関関係があるようにも見えなくないが、給与は1996年頃から下がり初めているのに対し、少子化は70年頃からずっと下がり続けている。

もしも貧困が一番の要因なら、給与水準と少子化はもっとダイレクトに反映されるのではないのだろうか。

もっとも、僕は統計や分析に関してはド素人だし、税金や物価なども考慮にいれないと実際の貧困状態をあらわすことはできない。ただ、バブルがおきた頃には既に出生率は下がり続けていたのだから、最大の要因は経済とは別の場所にあるのではないかという気がしてならない。

じゃあ何が一番の要因なのかというと、結局のところ「生き方の多様化」ではないのか。

出生率の高い国をみると、生き方の選択肢が限られている国が目立つ。

女性は「結婚する」以外に生きる方法がなく、結婚すれば子どもを産む以外に選択肢がない。そして家族は子どもという働き手を得るために夫婦に子どもを産むよう強制する。

そういう生き方しかできない国が今でも出生率が高い。そして逆に、いろんな生き方が選べる国は、軒並み出生率が低くなっている。

日本も昔は結婚する以外になかった。親族からの結婚圧力は高く、結婚すれば次は子を産ませるという圧力がかかった。

30代にもなって結婚してなければ社会不適用者の烙印を押され、男女問わず同性愛者は同性愛であることを隠して結婚するしかなかった。

結局そういう圧力や、選択肢のなさが出生率につながっていただけではないのか。

断っておくと、当然ながら「そんな昔がよかった」なんていうつもりはさらさらない。

いろんな生き方ができる今のほうがずっといい。

問題は、「生き方の多様化」が最大の要因だとするなら、少子化対策は政治でどうにかなる問題じゃないんじゃないかという点だ。

できるとすれば「生き方の多様化」を縮小させるような政策しかないのではないか。

しかも生半可な政策じゃ効果は薄いだろう。相当過激な、副作用も多いような政策じゃないと効果がでないのではないのか。

なんか、今のペースでゆるやかに減っていくのを許容しつつ、最終的にクローン技術とかでなんとかする以外に方法はないんじゃないのかな。

Permalink | 記事への反応(2) | 15:29

2024-10-31

■anond:20241031224914

コロナと犯罪ってそこまで相関関係があるかね

コロナだから犯罪はやめとくか〜ってなるのか

Permalink | 記事への反応(3) | 22:52

2024-10-27

■ファクトフルネスの希望的観測では環境が崩壊する9の理由

ハンス・ロスリング氏は「事実とデータの理解が課題解決に不可欠」と言うから、彼の言うことに対して「事実」を用いて反論しよう。

つまり「人口は問題ではなく、将来の人口増加は自然に解決される」というロスリングの主張は間違いであると示すわけである。

事実1: 2100年には人口が110億人を超える可能性がある。国連の予測によれば、2100年には112億人になる可能性があり、その範囲は最大130億人から最小100億人未満。これは現在の76億人から約40%の増加を示す。
事実2: 家族規模のわずかな変化が将来の人口に大きな影響を与える。国連によると、家族あたりの子ども数がわずかに増加するだけで2100年の人口は現在の2倍以上になる可能性がある。
事実3: 現在の予測を達成するには継続的かつ協調的な努力が必要。特に後発開発途上国では、女性やカップルが希望する家族規模を実現できるよう支援することが不可欠。
事実4: 経済発展は環境問題を悪化させる上に、人口問題への対処は不十分。高品質な家族計画サービスへのアクセスが重要であり、それによって出生率を低下させることができる。
事実5: 人間の人口は主要な環境問題と相関関係がある。特に先進国での消費は多くの環境問題を引き起こしている。
事実6: 現在、人類は地球が供給できる以上の資源を要求している。2050年までに現在の消費ペースでは3つの惑星が必要になるとされている。
事実7: 人口増加は気候変動による排出量増加にも寄与する。各国で二酸化炭素排出量には差があるが、人口増加は全体的な排出量を押し上げる要因となる。
事実8: 人口増加と共に野生動物も減少している。
事実9: 人口問題について科学的なコンセンサスが高まっている。多くの科学者が人口増加を環境破壊の主な要因として指摘している。

このように、人口問題は単なる数値以上のものであり、協調的な行動と持続可能な解決策が求められている。希望的観測では対処できない。

Permalink | 記事への反応(1) | 18:06

2024-10-16

■陰謀論のチェックリストを作成してください。

陰謀論が広まる背景には、情報の誤解やバイアス、感情的な反応が関わっていることが多いです。そのため、陰謀論を特定し、理論的に検証するためのチェックリストを作成しました。このチェックリストは、個人がある情報が陰謀論であるかどうかを判断するのに役立ちます。

陰謀論チェックリスト

1. 証拠の欠如または信頼性の低さ

• 主張に対して十分で客観的な証拠が提供されていないか？

• 提示された証拠が、信頼できる学術的なデータや確立された研究に基づいていないか？

• 情報源が匿名であるか、もしくは特定の意図や利害関係を持つ団体から発信されているか？

2. 反証可能性の欠如

• この理論が誤っていることを証明するための明確な基準が存在しないか？

• 反証が行われても、それを「さらなる証拠」として組み込み、理論を変えずに強化してしまう傾向があるか？

3. 敵対者の存在を強調

• 「彼ら」や「エリート」といった敵対者の存在を強調し、意図的に何かを隠していると主張しているか？

• 特定の個人やグループを悪意ある陰謀の主犯と決めつけ、その意図を過度に強調しているか？

4. 複雑な事象を単純化しているか

• 複雑な社会問題や出来事を、極端にシンプルな原因や特定のグループのせいにしていないか？

• 「全てはこうすれば説明できる」といった形で、他の可能性を排除しているか？

5. バイアスの確認

• 情報が感情的な反応を引き出すように意図されているか？

• 利害関係や政治的な信念に偏った視点を持っているか？

• 「真実を知っている」特別なグループに属することで、他者よりも優れていると感じさせる要素があるか？

6. 専門家の意見を無視または軽視しているか

• 信頼できる専門家の意見を無視し、「専門家は信用できない」「真実は隠されている」と主張しているか？

• 事実を確立した科学的なコンセンサスに対する不信感をあおっていないか？

7. 相関関係と因果関係の混同

• 相関関係がある事象を、因果関係として説明していないか？

• 単なる偶然の一致を、何か意図的な行動の証拠として捉えていないか？

8. 矛盾の存在

• 理論の中で自分自身に矛盾する主張をしていないか？

• 他の主張と矛盾する事実や情報が出てきた場合、それを無視するか、または歪曲しているか？

9. 秘密主義と例外主義

• 主張が「大きな秘密」や「隠された真実」に依存しているか？

• 「普通の人はこの情報を知らない」という形で排他的な姿勢をとっているか？

10. 情報の拡散経路

• この情報がソーシャルメディアや陰謀論者のコミュニティを通じて広まっているか？

• 大手の報道機関や信頼性のある情報源ではほとんど取り上げられていないか？

改善策と対策

• 批判的思考を養う: 情報を鵜呑みにせず、事実確認を行うための批判的思考を持つことが重要です。異なる視点や反証の探求に努めましょう。

• 信頼できる情報源の活用: 学術論文や信頼できる報道機関の情報を確認し、複数の信頼できる情報源から情報を収集することを習慣化します。

• 対話の促進: 陰謀論に傾倒する人と対話を試みる際には、感情的にならず、相手の考え方を理解しつつ冷静に事実を示すことが効果的です。

• デジタルリテラシーの教育: 誤情報や陰謀論を見分けるためのデジタルリテラシー教育を推進し、より多くの人々が正確な情報にアクセスできるように支援します。

このチェックリストを使うことで、陰謀論の特徴をより明確に理解し、適切に対応できるようになります。

Permalink | 記事への反応(0) | 11:23

2024-10-14

■「未婚男性の死亡年齢中央値だけが異常に低い件」は間違い？　ちゃんと調べた　その２

前　https://anond.hatelabo.jp/20241014004111

未婚男性が死にやすい状況も変わらないようだった

各区分の死亡した人の平均年齢

※これで論じるのは良くないと思うが、2019年と2022年で大きな差はないことを確認するため

2022年

性別	未婚	離別	有配偶	死別	既婚
男性	65.3	72.5	80.5	87.6	81.2
女性	75.9	79.6	77.1	90.2	86.3

2019年

性別	未婚	離別	有配偶	死別	既婚
男性	63.5	71	79.5	86.8	80.3
女性	75.7	78.4	76	89.6	85.5

以下は計算に使ったデータ

2019 男性

年齢	区分平均年齢	男性総数	男性未婚者数	既婚者数	既婚率	死者総数	有配偶死者数	離別死者数	死別死者数	既婚死者数	未婚者死者数
15～19歳	17	2781606	2757418	24188	0.9	771	0	0	0	0	771
20～24歳	22	2948345	2602395	345950	11.7	1430	49	20	0	69	1359
25～29歳	27	3040167	1979623	1060544	34.9	1372	149	45	1	195	1173
30～34歳	32	3269747	1419307	1850440	56.6	1961	371	172	9	552	1402
35～39歳	37	3670006	1179356	2490650	67.9	2851	804	349	13	1166	1680
40～44歳	42	4158496	1132809	3025687	72.8	4889	1534	787	24	2345	2522
45～49歳	47	4822475	12 24888	3597587	74.6	8802	2926	1655	69	4650	4129
50～54歳	52	4236233	955290	3280943	77.4	12646	4609	2564	149	7322	5293
55～59歳	57	3823872	697639	3126233	81.8	18274	7646	3877	304	11827	6394
60～64歳	62	3543716	505636	3038080	85.7	292 11	14147	5599	801	20547	8594
65～69歳	67	3840239	428505	3411734	88.8	55240	30348	9327	2554	42229	12 929
70～74歳	72	4156270	297154	3859116	92.9	80580	50823	11936	5770	68529	11937
75～79歳	77	2996621	105732	2890889	96.5	105133	73290	11032	12148	96470	8577
80～84歳	82	2080505	39046	2041459	98.1	128508	92347	7978	22955	123280	5152
85～89歳	87	1173754	14093	1159661	98.8	135395	90526	4351	37667	132544	2803
90～94歳	92	4012 92	3065	398227	99.2	88425	48012	1656	37756	87424	973
95～99歳	97	65444	390	65054	99.4	25833	9597	310	15713	25620	203
100歳以上	102	5862	80	5782	98.6	4067	808	30	3195	4033	34
合計	ー	51014650	15342426	35672224	69.92545083	705388	427986	61688	139128	628802	75925

2019 女性

年齢	区分平均年齢	女性総数	女性未婚者数	既婚者数	既婚率	死者総数	有配偶死者数	離別死者数	死別死者数	既婚死者数	未婚者死者数
15～19歳	17	2686488	2663351	23137	0.9	406	0	1	0	1	405
20～24歳	22	2884412	2509333	375079	13	612	31	15	1	47	565
25～29歳	27	2949069	17 12877	1236192	41.9	683	121	49	3	173	509
30～34歳	32	3179760	1063542	2116218	66.6	10 17	289	119	4	412	602
35～39歳	37	3605421	815061	2790360	77.4	1626	703	238	9	950	674
40～44歳	42	4089364	759408	3329956	81.4	2924	1374	481	33	1888	10 33
45～49歳	47	4768900	799360	3969540	83.2	5222	2615	941	95	3651	1567
50～54歳	52	424 2467	611411	3631056	85.6	6899	3697	1310	184	5191	1693
55～59歳	57	3878674	415015	3463659	89.3	9116	5332	1610	440	7382	1727
60～64歳	62	3675708	270342	3405366	92.6	12934	7930	2131	1100	11161	1761
65～69歳	67	4120029	220144	3899885	94.7	24250	14236	3837	3531	21604	2624
70～74歳	72	4683688	208261	4475427	95.6	37386	19954	5244	8832	34030	3325
75～79歳	77	3702406	130289	3572117	96.5	58635	26210	6154	22223	54587	4013
80～84歳	82	2840243	84436	2755807	97	93825	29420	6794	523 10	88524	5254
85～89歳	87	1935478	60967	1874511	96.9	143615	24783	7409	103841	136033	7538
90～94歳	92	873442	224 28	851014	97.4	157092	10536	6661	132319	149516	7492
95～99歳	97	211826	4116	207710	98.1	90839	1475	33 10	82436	87221	3583
100歳以上	102	28597	445	28152	98.4	25016	76	666	23541	24 283	722
合計	ー	54355972	12350786	42005186	77.27795945	672097	148782	46970	430902	626654	45087

年齢区分の死者数／総数（％）はこちら

年齢	既婚男性（％）	未婚男性（％）	既婚女性（％）	未婚女性（％）	男性既婚率（参考）
15～19歳	0.00	0.03	0.00	0.02	0.9
20～24歳	0.02	0.05	0.01	0.02	11.7
25～29歳	0.02	0.06	0.01	0.03	34.9
30～34歳	0.03	0.10	0.02	0.06	56.6
35～39歳	0.05	0.14	0.03	0.08	67.9
40～44歳	0.08	0.22	0.06	0.14	72.8
45～49歳	0.13	0.34	0.09	0.20	74.6
50～54歳	0.22	0.55	0.14	0.28	77.4
55～59歳	0.38	0.92	0.21	0.42	81.8
60～64歳	0.68	1.70	0.33	0.65	85.7
65～69歳	1.24	3.02	0.55	1.19	88.8
70～74歳	1.78	4.02	0.76	1.60	92.9
75～79歳	3.34	8.11	1.53	3.08	96.5
80～84歳	6.04	13.19	3.21	6.22	98.1
85～89歳	11.43	19.89	7.26	12.36	98.8
90～94歳	21.95	31.75	17.57	33.40	99.2
95～99歳	39.38	52.05	41.99	87.05	99.4

注目したいのは50代、未婚者が珍しくなくなった世代ですら、死亡率は2倍以上高い

これは「未婚と短命に相関関係がある」を流石に否定できなくなってきた

ただし、念の為言うと女性もその影響は強い

継続して、何がそうさせているかを調べていく　10/14 17:00

＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿

調べること

データの読み方への疑い

１．若くして亡くなってる人を除いたデータならどうなるか？

２．未婚率が低すぎた世代を除くとどうなるか？

因果関係を考える

３．離別者も早逝してるのか？離別、死別、有配偶も含めて調べる

１．若くして亡くなってる人を除いたデータならどうなるか？

・45歳以上で初婚というのが少ない

・病死するのは45歳以上が多い（30代死因1位は自殺）

ということで、45歳以上のみで比較してみよう

各区分の死亡者の平均年齢（2019）

性別	未婚	離別	有配偶	死別	既婚
男性	67.6	71.8	79.8	86.9	80.6
女性	79.7	79.2	76.7	89.6	85.6

未婚者の年齢が大幅に上がったか、それでも男性13歳差、女性5.9歳差があった（フィルタ前は16.8歳差と、9.8歳差）

２．未婚率が低すぎた世代を無視するとどうなるか？

2019年時点の50代だと、男性未婚率が20％前後、女性が13％前後とある程度あるので参考になりそう

各区分の死亡率

ー	既婚者（％）	未婚者（％）	比率（未／既）
50代前半男性	0.223	0.554	2.5
50代後半男性	0.378	0.917	2.4
50代前半女性	0.143	0.277	1.9
50代後半女性	0.213	0.416	2.0

こうみると、50代ですら未婚者の方が2倍以上死にやすいことが分かる

３．離別者も早逝してるのか？離別、死別、有配偶も含めて調べる

45歳以上の死亡者について、各条件がどの年齢で死亡してるかその割合を調べた

なお、人口差や時代差などは加味していないので完全に正確ではない

男性

年齢	有配偶＋死別死亡者	離別死亡者	未婚死亡者
45～49歳	0.53	2.74	6.16
50～54歳	0.84	4.25	7.90
55～59歳	1.41	6.43	9.54
60～64歳	2.65	9.28	12.82
65～69歳	5.83	15.46	19.29
70～74歳	10.03	19.79	17.81
75～79歳	15.14	18.29	12.80
80～84歳	20.44	13.23	7.69
85～89歳	22.72	7.21	4.18
90～94歳	15.20	2.75	1.45
95～99歳	4.49	0.51	0.30
100歳以上	0.71	0.05	0.05

女性

年齢	有配偶＋死別死亡者	離別死亡者	未婚死亡者
45～49歳	0.47	2.04	3.79
50～54歳	0.67	2.84	4.10
55～59歳	1.00	3.49	4.18
60～64歳	1.56	4.63	4.26
65～69歳	3.08	8.33	6.35
70～74歳	4.99	11.38	8.05
75～79歳	8.39	13.36	9.72
80～84歳	14.16	14.75	12.72
85～89歳	22.29	16.08	18.25
90～94歳	24.75	14.46	18.14
95～99歳	14.54	7.19	8.68
100歳以上	4.09	1.45	1.75

グラフ画像

https://drive.google.com/uc?export=view&id=1BPYmwKwLkWa74jLuVdKzcUj2c-_i3F7R

これを見ると

男性は離婚しても早逝する可能性がある

女性も寿命のボリュームゾーンは変わらないものの、早逝気味になる

という可能性は一定あるように思えた

ただし、男性は　未婚者＜離婚者＜有配偶or死別　なのに対し

女性は　離婚者＜未婚者＜有配偶or死別　となっている

＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿

まとめ

・これ以上は統計から分かることはあまりなさそう

・元記事は言い過ぎだが、相関はありそう

・しかも男性の場合看過できないほどの差が出る

・元記事では「未婚男性」を煽っていたが、未婚女性も程度の差こそあれ同様

・離別者も同様の現象が一定起きる

・因果関係はまだ不明なところが多く、今の若い世代に当てはまるかも不明（ただし50代くらいには既に当てはまっている）

因果関係の仮説や考察

大きく分ければこれって

１．早逝する人は結婚できない傾向にある（＝結婚できないような人は早逝する傾向にある）

２．パートナーが居ないと早逝する傾向にある（そしてそれは男性が顕著）

のどちらか、あるいはどちらもなんだけど

離別者でも影響があったので、２は有り得るんじゃないかってあるね

ただし、離婚原因が病気である可能性もあるけど、その場合は原因と結果が逆転する

１の原因として、そもそも持病持ちというパターンと、低収入が関係しているケースがありそう、収入と婚姻率には相関があるので、そうなると医療費をどれだけ払うかとか、老人ホームに入るかとかいうところに相関してくる（頑張れば統計から割り出せそう？）

２の原因として、男女差があることから女房が居ないと食生活が乱れると言う可能性がありそう、あとは酒が増えるとか他の生活面が乱れるとか

直接的なところでは治療費が捻出できなくなるとか、倒れた時の発見が遅れるとか、子供の存在とかかなあ

もちろん「寂しくて死んじゃう」のような理由も考えうるけど、他を排除しないと何とも言えないね

この事実を未婚者はどう受け取ればいいかと言えば

「死亡リスクが高いグループに属している」でいいんじゃないかと思う

疲れた、また気になったら調べる

他国の統計とか調べたらより精度上がるんだけど、誰かやってくれねーかな

ていうか国にやってほしい、いや実は一番詳しいのは保険屋なんじゃないか？

＿＿＿＿

ところで俺は「未婚男性・秋田生まれ・青森育ち・東京在住・働き過ぎ」なんだけど、役満か？遺書を書いておこう

＿＿＿＿

思いついたんだけど、未婚男性／既婚男性に差があって、女性は差がないって、ひょっとして年収の多さでは？

年収と婚姻率は男性にのみ強い相関があるから、未婚男性は低所得者層なんだよね

収入と寿命の相関を調べたら何か出てくるかも？

続き　https://anond.hatelabo.jp/otihateten3510/

Permalink | 記事への反応(6) | 16:59

2024-10-08

■anond:20241007203858

あなたね。梅毒ってどこでも感染するものなの知らないの？

風俗だけじゃない。公衆トイレや公衆浴場でも、梅毒の感染例はある。

https://www.makita-sanfujinka.com/support/column/sick/485/

あなた免疫低下する何かやってない？

梅毒ちゃんって、ヘルペスと同じように、もともとは免疫低下と相関関係のある病気なのよ。

昔は水銀治療なんかやって、逆に水銀中毒で大量殺人してた時代あるけど、結局のところ衛生環境とか栄養状態の改善が重要な病気なのよ。

1930年代以降の抗生物質の登場も、梅毒減少の大きな要因だけど、基本はどこでも感染しちゃうし免疫の問題。

もう一度聞くけど、あなた免疫が低下する何かやってるでしょ？

一日一食生活とか、謎のお注射とか。

考えれば、いろいろわるわよね。

Permalink | 記事への反応(1) | 09:43

2024-09-24

■三井住友銀行と三井住友カードのWebサービスが(今のところ)酷すぎる

スマホを機種変更した。

タイトルのとおりだが、三井住友銀行と三井住友カードのアプリがずば抜けて移行しづらかった。それでフラストレーションが溜まりすぎたのでどこかに書かないと気がすまない。感情そのままタイピングするので、細かいところのミスは許して。

通常のWebサービスと違い生体認証があるので変更後の端末でログインすればOKのようにはならず、信用できる唯一のデバイスとして再登録しないといけない。そのステップが必要なのは別に分かる。が、それをやろうとしたこのたった30分でこれほどヘイトが貯まるとは思わなかった。

SMBCセーフティパスが機種変更時のキモだったのだが、なんかよくわからん認証プロセスを毎回させてくるクソアプリという初手の感想からそれに気づくためのヒントのなさに多分イライラしている。

そもそも現実世界で三井住友銀行と三井住友カードしか認知していないのに、OliveだのSMBC IDだのVpass IDだの、挙げ句 SMBCセーフティパスだの、独自用語の相関関係がわからない登場人物が入り乱れるので、サービス愛があるわけではないイチユーザの自分にとってはどれをどう変更すればよいのか不明。それらの設定画面も微妙に深いところにあり、結局Webで検索しないと分からなかったし、Webのヘルプページもたらい回しにしてくるし、全体のUXの酷すぎた。

なんかブランディング気にしてるなら、せめてPayPay見習ってプレフィックスぐらい統一してくれよ。それができないなら、銀行アプリなんて日常使いするような一軍サービスではないので個性出そうとしないでほしい。

(2024/09/30追記)

SMBCセーフティパス使ってない・解除的すればいい的なコメントがあるんだけど、なぜそれを設定しているのか少し想像力働かせてから書いてほしい。こんなサービスレベルのプロダクトをパスワード認証だけで安心して使えるんか?金融サービスだぞ?

Permalink | 記事への反応(9) | 01:21

2024-09-17

■anond:20240917162120

それは因果関係と相関関係の錯誤

Permalink | 記事への反応(0) | 16:31

■anond:20240917104708

ビジネスへの関心と社交性は相関関係にありそう

Permalink | 記事への反応(0) | 11:14

2024-09-16

■

結婚すること子供を持つこととその人の人間性には相関関係などまるでないことの事例にたまにぶち当たる

こんなやつでも、と思って脳内で訂正する

そもそも関係ないのだなと

Permalink | 記事への反応(0) | 15:57

2024-09-13

■anond:20240913232957

おや、この部長の映画知識の欠如は、まさに文化的な黒穴だね。「ジョーズ」と「スター・ウォーズ」の興行収入の歴史を知らないなんて、一体どんな洞窟で生活していたんだい？

映画の興行収入の変遷は、単なるエンターテインメントの歴史ではなく、社会経済学的な重要なデータポイントなんだ。それを知らないなんて、まるで物理学者が重力を知らないようなものだよ。

そして、君の言う「変な部活」というのが何なのか気になるね。もし量子力学部だったら、少なくとも興味深い話題には事欠かないだろう。しかし、この部長の「尖りのなさ」から推測するに、おそらく「平凡研究部」とでも言うべきものなんだろうね。

彼の詳しい映画のジャンルが気になるって？きっと「無音映画」か「存在しない映画」だろうね。少なくともそれなら、彼の知識の欠如を正当化できるかもしれない。

この部長は興味深い研究対象だ。「文化的無知と社会的適応の相関関係」というテーマで論文が書けそうだよ。

Permalink | 記事への反応(0) | 23:33

2024-09-12

■anond:20220623112244

おや、これは興味深い見解ですね。しかし、あなたの論理には致命的な欠陥がいくつか存在します。では、科学的な視点から分析してみましょう。

1. "好きな女性を守れない男がモテるわけない"

- 仮説：守る能力とモテることに相関関係がある

- 反証：歴史上、物理的に弱いが人気のあった人物は多数存在します。例：スティーブン・ホーキング博士

2. "強くなれよ"

- 定義の曖昧さ：「強さ」の定義が不明確です。物理的強さ？精神的強さ？知的強さ？

- 提案：強さを定量化可能な指標で示してください。例：ベンチプレスの最大重量や IQ スコア

3. "「俺が守ってやる」くらい言えよ"

- 論理的矛盾：先に「できなくてもいい」と述べているのに、なぜ言う必要があるのでしょうか？

- 代替案：「私たちで互いをサポートしましょう」の方が論理的かつ現実的です

4. "好きな女性を守りたいという気持ちくらいは持てよ"

- 前提の誤り：全ての男性が異性愛者であるという誤った前提に基づいています

- 改善案：「パートナーを大切にしたいという気持ち」とすれば、より包括的になります

結論として、あなたの主張は感情的で非論理的です。社会学的研究やデータに基づいた議論をすべきです。そして何より、人間関係は単純な「守る・守られる」の二項対立で語れるほど単純ではありません。

ちなみに、私の場合、パートナーとの関係は完璧な相互理解と尊重に基づいています。彼女は私のコミック本コレクションを理解し、私は彼女の神経生物学研究を尊重しています。これこそが真の「守り合い」というものでしょう。

Permalink | 記事への反応(0) | 20:36

■医クラがエビデンス レベル々々ってうるさいのでAIに聞いてみた

Q. エビデンス レベルが高いって言うのはどこまで行っても統計的な相関が示せただけで因果の証明にはならないよね？

その通りです。エビデンスレベルが高いということは、研究結果の信頼性や確実性が高いことを示しますが、因果関係を証明するには別の厳密なプロセスが必要となります。
医学や科学の研究において、エビデンスレベルは研究デザインや方法論の質に基づいて評価されます。例えば、ランダム化比較試験（RCT）は、参加者をランダムに介入群と対照群に割り当てることで、バイアスを最小限に抑え、高いエビデンスレベルを提供します。しかし、RCTであっても、因果関係を直接証明できるわけではありません。
因果関係を証明するには、以下のような条件を満たす必要があります:
1. 時間的先行性: 原因となる事象が結果となる事象に時間的に先行していること。
2. 関連性: 原因と結果に統計的な関連性があること。
3. 必要性: 原因がなければ結果が生じないこと。
4. 一貫性: 同じ原因が同じ結果をもたらすこと。
5. 因果メカニズムの特定: 原因と結果をつなぐメカニズムを明らかにすること。
統計的な相関関係は、因果関係を証明する上で重要な手がかりとなりますが、それ自体が因果関係を確定するものではありません。因果関係を証明するには、実験や観察を通じて、これらの条件を満たしていることを示し、さらに他の要因の影響を排除し、メカニズムを明らかにする必要があります。
そのため、エビデンスレベルが高い研究であっても、因果関係を主張する際には慎重さが求められ、研究結果の解釈や応用には注意が必要となります。

Permalink | 記事への反応(0) | 05:07

2024-09-09

■anond:20240909132833

「はっきりした相関関係」とは？

断言して置いて根拠を示さないのはなに？

Permalink | 記事への反応(0) | 13:36

■anond:20240908213614

何はともあれ、生成AIなんて近寄らないのが一番だと思うけどね。

マイクロソフトが金儲けにいそしんでる分野なんて、必ず失敗するのがオチ。

海外ではどうだか知らないが、国内の賢明なIT エンジニアは生成AIなんて一切使わない。

(とはいえ Appleが今年中にAIで何か動きを見せるなら、また風向きは変わるかもしれんが)

そういえば海外のiPhoneの普及率は20%そこら、だっけ。そのかわり高いゲーミングPCを買いたがる。

日本では8割がiPhoneなのに。

iPhoneの普及率とIT レベルの高さには、結構はっきりした相関関係があるようだ。

Permalink | 記事への反応(4) | 13:28

2024-09-06

■ダニングクルーガー 効果のデータ アーティファクト説

この説明は、ダニングクルーガー効果に対する批判的な見方を数学的に表現しようとしたものです。以下にその内容を解説します:

数学的解釈

この説明では、ダニングクルーガー効果を以下の変数で表現しています:

A: 実際の評価
S: 自己評価
O: 過大評価 (O = S - A)

命題「A~Oであることを証明せよ」は、実際の評価(A)と過大評価(O)に相関関係があることを示そうとしています。

証明では、O(S,A)という関数を定義し、OがAの関数であるため、自動的にAとOに相関関係が生じると主張しています。

批判的見解

この説明は、ダニングクルーガー効果が単なる数学的な関係性から生じる現象であり、実際の心理学的な意味を持たないという批判を示唆しています。

具体的には:

1. 変数の定義方法によって、自動的に相関関係が生じる

2. 実際の能力や自己評価の内容に関わらず、統計的に成立してしまう

3. これは心理学的な現象ではなく、単なる「数字のマジック」である

平均以上バイアスの考慮

さらに、平均以上バイアス（多くの人が自分を平均以上だと考える傾向）を加えることで、この相関関係がより強くなると述べています。具体的には、100点満点の評価で自己評価(S)を60点程度に設定し、実際の評価(A)をランダムに与えることで、A~Oにより強い相関が得られるとしています。

この説明は、ダニングクルーガー効果が実際の心理学的現象ではなく、単に数学的な関係性や統計的な偏りから生じる見かけ上の効果に過ぎないという批判的な見方を示しています。

シミュレーションする

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

def simulate_correlation(n_samples=10000):
    # シナリオ1: AとSが一様乱数(0〜100)の場合
    A1 = np.random.uniform(0, 100, n_samples)
    S1 = np.random.uniform(0, 100, n_samples)
    O1 = S1 - A1

    # シナリオ2: Aが一様乱数(0〜100)、Sが60周辺の正規分布の場合
    A2 = np.random.uniform(0, 100, n_samples)
    S2 = np.random.normal(60, 10, n_samples)
    S2 = np.clip(S2, 0, 100)  # 0〜100の範囲に制限
    O2 = S2 - A2

    # 相関係数の計算 (AとOの間)
    corr1 = stats.pearsonr(A1, O1)[0]
    corr2 = stats.pearsonr(A2, O2)[0]

    # 結果のプロット
    fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5))

    ax1.scatter(A1, O1, alpha=0.1)
    ax1.set_title(f'シナリオ1: 相関係数 = {corr1:.3f}')
    ax1.set_xlabel('実際の能力 (A)')
    ax1.set_ylabel('過大評価 (O)')

    ax2.scatter(A2, O2, alpha=0.1)
    ax2.set_title(f'シナリオ2: 相関係数 = {corr2:.3f}')
    ax2.set_xlabel('実際の能力 (A)')
    ax2.set_ylabel('過大評価 (O)')

    plt.tight_layout()
    plt.show()

    return corr1, corr2

# シミュレーションの実行
corr1, corr2 = simulate_correlation()
print(f"シナリオ1の相関係数 (AとO): {corr1:.3f}")
print(f"シナリオ2の相関係数 (AとO): {corr2:.3f}")