小数の法則
小数の法則とは、小さなサンプルサイズに基づいて誤った仮定をするように導く認知バイアスのことである。小さなサンプルは、そこから抽出されたより大きな母集団を代表すると思い込んでしまう傾向です。このバイアスは、心理学、経済学、金融など様々な分野で発生し、誤った結論に導く可能性があります。
例えば、コインを3回ひっくり返して、その都度表が出たとする。小数の法則によれば、コインは偏りがあり、表より裏が出やすいと結論付けたくなるかもしれない。しかし、サンプル数が少なすぎて統計的に有意でないため、この結論は不当なものであろう。
小数の法則は、より大きな統計学的概念である大数の法則と関連しており、サンプルサイズが大きくなればなるほど、サンプルの平均は真の母平均に近づくとされています。つまり、サンプルサイズが大きくなればなるほど、母集団をより代表することになります。
小数の法則」によるバイアスを避けるためには、可能な限り大きなサンプルサイズを使用し、小さなサンプルだけで結論を出さないようにすることが重要です。統計的検定は、サンプル結果の有意性を判断し、より大きな母集団を代表しているかどうかを確認するために使用することもできます。
