マーケティングリサーチの学び場『Lactivator』代表。自動車会社でマーケティングリサーチに従事後、誰でも気軽にマーケティングを学べる場として2012年に本サイトを開設。また故郷：群馬県の活性化の為、2013年より上毛かるたの日本一決定戦『KING OF JMK』を主宰。著書『上毛かるたはカタル』も発売中。
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こんにちは、マーケティングリサーチャーの渡邉俊です。
「数字は嘘をつかないが、嘘つきは数字を使う」という言葉をご存知でしょうか？
数字はロジカルに説明するときには必要不可欠です。ただ自分に都合のいい数字だけを見せたり、自分に都合のいい条件でデータを集めたりすると、それが真実だと相手をだますことができてしまいます。
今回はマーケティングリサーチャーの視点から、データの嘘を見破るための3つのチェックポイントを解説します。
データにだまされないためには「誰に」「どうやって」「何と比べて」の3つを必ず確認してください。
これを知るだけで、今日から数字にだまされにくくなります。
▼動画でも解説しています
チェック1：誰に聞いた数字か
調査データは聞く相手が違えば、数字が全然変わってきます。例えばテレビなどのマスメディアの政党支持率調査は基本的に電話調査です。
ところが今、若い人を中心としてスマホに調査の電話がかかってきてもほとんど出ません。
そうなると、調査に協力してくれるのは固定電話を持っている人たちです。固定電話は相手が誰なのかわからない場合が多い為、とりあえず出る人が多いのですが、固定電話は若い人ほど持っていないので電話調査は年配の方々にサンプルが偏ってしまいます。
そうすると、年配の方には支持されているけれど若い人には支持されていないという状況の場合、年配の方のサンプルが多すぎると世間の感覚よりも支持率が高くなってしまいます。
もちろん逆に若い人が多すぎると支持率は実情よりも低くなります。
ですから調査データを見るときはまず、「誰に聞いた結果なのか」を必ず見てください。
特に政党支持率や政権支持率などの調査の場合は日本の人口の年代比率や性別の比率になるように、対象者をサンプリングする必要があります。
きちんとした調査設計を行っていれば、性別と年代ごとに何人に回答してもらったかが調査の資料に書いてあるはずです。
それが日本の人口比率に合っているかどうかをチェックしてみてください。もし偏っているなら補正、つまりウエイトバック集計を必ず行っています。
その補正をしているかどうかも資料に書いてありますので、確認してみてください。
※内閣支持率の調査方法についてはこちらのブログでも解説していますのでご覧ください！
※ウエイトバック集計についてはこちらのブログで解説していますのでご覧ください！
チェック2：どんな質問をした結果の数字か
2つ目にチェックしてほしいのは、どんな質問をした結果の数字か？です。
例えば支持率を調査する場合一般的なのは、「あなたは〇〇を支持しますか？ 1から5で当てはまるものをお選びください」という質問です。
その中で「1」を選択した人の割合、または「1」と「2」のどちらかを選択した人の割合を『支持率』としているメディアが多いと思います。
メディアの世論調査の場合は質問文がおかしいというケースはあまりありません。
ただSNSなどで一般の方が勝手にやっている支持調査を見ると、「〇〇党は以前政治資金に関する不祥事がありましたが、それでもあなたは〇〇党を支持しますか？」といったアンケートをたまに見かけます。これは完全にNGの質問です。
ここで過去の不祥事を取り上げてしまうと、回答が明らかに「支持しない」の方向に偏ってしまうからです。
こうしたものをマーケティングリサーチではバイアスと言います。
特に回答を「支持しない」の方向に誘導しようとしているこの事例は誘導バイアスと呼ばれます。
質問文は回答を偏らせないような中立的な文章にしなければいけません。
きちんとした調査であれば、どんな質問文で質問したのかは報告書に書かれています。その元となる資料をぜひ確認してみてください。
※バイアスについてはこちらのブログで事例を交えて解説していますのでご覧ください！
チェック3：何と比べた数字か
最後の3つ目は何と比べた数字か？です。これは調査データをどんなふうに見せているか？ということです。
比べる元の数字が小さい場合
例えば「売上前年比200%」と言われたら、「前年に比べてすごく頑張ったんだな」と感じますよね。
でも実際は昨年の売上がたった10万円で、今年は20万円だったので10万円増えただけ。これはよくある見せ方の罠です。
比べる元となる母数が小さい場合は、割合で変化率を出してもあまり意味がありませんし、時には誤解を生んでしまう可能性もあります。
「分母は何か」を確認する
それと意外と見過ごしがちなのが、分母は何か？という点です。
例えば日本の食料自給率は38%で、先進国と比較するとほぼ最下位になっています。ただ知らない人も多いのですが、この数字はカロリーベースです。自分たちが摂取したカロリーのうち何%が国産によるものかを示す数値です。
これとは別に生産額ベースの食料自給率もあります。
分母が国民が1日に摂取する食料の総生産額で、そのうち国産品の生産額が分子ということになります。
要するに自分たちが食べたものの総額のうち何%が国産品かということです。
実は同じ食料自給率でもカロリーベースと生産額ベースでは数字がかなり違います。カロリーベースだと日本は38%で先進国では最低レベルですが、生産額ベースだと約6割になります。これはドイツやイギリス、スイスなどの先進国とほとんど変わらない値だと言われています。
いずれにしても100%よりは低いので、自給率を上げていかなければいけないという結論は変わりません。
ただ同じ自給率でも数字の見せ方で、イメージは結構変わるということです。
まとめ
今日のポイントは4つです。
- データを見るときは「誰に」「どうやって」「何と比べて」の3つをチェックする
- 「誰に」：電話調査は年配の方にサンプルが偏りやすい。補正（ウエイトバック集計）の有無も確認する
- 「どうやって」：質問文が、回答を誘導する内容になっていないかを確認する
- 「何と比べて」：母数が小さい場合の割合や、分母の違い（カロリーベースと生産額ベースなど）に注意する
この3つをニュースや報告を見るときにぜひ思い出してください。そうすると、世の中の見え方がガラッと変わってくると思います。
よくある質問
Q1：データにだまされないために何を確認すればよいですか？
A1：「誰に聞いた数字か」「どんな質問をした結果の数字か」「何と比べた数字か」の3つです。これを確認するだけで、数字にだまされにくくなります。
Q2：誘導バイアスとは何ですか？
A2：質問文に特定の情報を入れるなどして、回答を一定の方向に誘導してしまう偏りのことです。例えば過去の不祥事を示してから支持するかを聞くと、「支持しない」の方向に偏ってしまいます。
Q3：食料自給率はなぜ数字が違うのですか？
A3：カロリーベースと生産額ベースという、2つの計算方法があり、分母が違うためです。同じ自給率でもカロリーベースでは38%、生産額ベースでは約6割と、数字の見せ方でイメージが変わります。
