統計値を扱う場合の注意事項

初等統計解析, 佐和隆光,新曜社,1974
https://www.amazon.co.jp/dp/B000JA15PA/

「しばしば統計は、他人をだますための方便ともなる。
統計の悪用と誤用は、日常茶飯のごとくみうけられる。
数字の氾濫するこの世の中において、「統計のウソ」に対する抵抗力をそなえておくことは、将来どういう仕事にたずさわる人にとっても必要不可欠なはずである。」

物理現象、生命現象、社会現象を扱う際に、制約条件が異なる次元にあることを記述する。

社会現象では、時間の経過は絶対的で、かなりの事象は、１日、１週、１月、１年の反復周期を持つか、１０年、２０年、３０年、１００年、１０００年の反復周期を持つことを仮定するとよい。

反復する可能性が低い場合には、傾向を見るとよい。
傾向を見る場合に、短期的な飽和値と、長期的な飽和値を想定するとよい。

社会現象で、一次方程式をたてて近似する場合があるが、短期的な飽和値を設定していない場合には、上記の「統計のウソ」に該当しないかどうかを検定しているとよい。

短期的な飽和値を統計的に予測できるほど、データが集まっていない状態では、なんらかの仮説に基づいて、短期的な飽和模型を作成するとよい。

物理現象

測定機材、測定方法、測定回数、測定者など、測定に影響を与える可能性のある条件を網羅すること。

追試または再現試験ができることが望ましい。

生命現象

測定機材、測定方法、測定回数、測定者など、測定に影響を与える可能性のある条件を網羅することと、
測定に関与する生命（測定者の人間を含む）およびそのまわりの酸素濃度、温度、湿度などの状態を記録すること。

同じ条件での追試または再現試験は、困難なことがあり、条件の違いにもとづき、試験回数の適切さを検討するとよい。

測定機材、測定方法、測定回数、測定者など、測定に影響を与える可能性のある条件を網羅することと、
測定に関与する組織、人間（測定者を含む）およびそのまわりの物理的測定項目（酸素濃度、温度、湿度、、、）、生命的測定項目、社会的測定項目（人数、年齢構成、社会的立場、、、）などの状態を記録すること。

同じ条件での追試または再現試験は、ほぼ困難であり、条件の違いにもとづき、試験回数の適切さを検討するとよい。

経年による傾向を分析するのか、期間中の複数の項目間の関係を分析するのかの方針を明確にしているとよい。方針が明確でない場合には、時間を含む分析と時間を捨象した分析の両方を行い、比較して判定するとよい。

たとえば、１０年間のデータを分析する場合には、
毎年の変化の傾向を求めるだけでなく、
２年ごとの集計の傾向の変化、
３年ごとの集計の傾向の変化と、
全期間の

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