サンプル数は大事

統計的に有意な結果を得るために、サンプル数はどれくらい必要か？
というのは、統計学の入門教科書でも、一概に答えは出ない話だ、という。
経験則的には、30くらいあれば、十分ではないか、という話も紹介されている。10では少なすぎるし、30以上は経費の浪費になることが多いんじゃないか。きっちり定義できる話じゃないが、目安として30というのを考えよう、と。

ひるがえって、我々はもっと安易に判断をしているような気がしてならない。
数日間の滞在でたかだか十数人のアメリカ人（しかも彼らも国籍は外国人だったりもする）に会って話をしただけで、「アメリカ人は・・・云々」とかいいたくなってしまう。・・・しかし、それはちょっとサンプル数が少なすぎるんじゃないの？
「日本人は器用だ。緻密だ。頭がいい」とかいう話を聞くと、そりゃちょっと、どうなんだろうかと思う。
「自分は○○が得意だ」なんてのも、意外と少ない回数のラッキーに支えられた成功体験かもしれない。

そんなこといったら、なにもわからないじゃないか、ということになるかもしれないけれど、そうそう、何もわかっていないんだよ。わかってないながらも、情報をかき集めて仮定をおいて、なんとか世界を理解しようとしているんだよ、と。
この点だけは、きっと誰にも共通するんじゃないかと信じたい。

われ思うゆえにわれあり。
あれ、これだって証明できてるようで、できてないのかな。