2019年1月の記事一覧

公的統計は合理的な意思決定を行うための基盤となる国民にとって重要な情報です．米国や英国でも統計が政策の客観的な基礎になるので，統計調査を政府の管理下に置き重視していますが，日本でも同様です．統計法という法律（2007年に大幅な改正）は，国勢調査などの基幹統計調査での報告義務，かたり調査の禁止，地方公共団体による事務の実施などが決められています．しかし，政府の統計を監督する統計委員会は、総務省に置かれているので，政府からの独立性が懸念されます．
麻生太郎副総理・財務相は2015年10月の経済財政諮問会議（議長・安倍首相）で，「毎月勤労統計については，企業サンプルの入れ替え時には変動があるということもよく指摘されている」と発言しました．これはもちろん誤りではないのですが，2018年のサンプル入れ替えのときに，偏ったサンプリングによる数値上昇への忖度につながった可能性はあります．

統計調査は全数調査ではなく，サンプリングした集団に対して実施されます．このサンプル集団が元の集団の性質を代表しているとみなせるのは，サンプリングが完全にランダムであることが前提です．しかし現実には完全にランダムは不可能です．調査される側の意識も，自分が正規分布の1点と思うと気が進まないし，個人情報を出すのを嫌うので，予定したサンプル数がなかなか集まらない．結局，何らかの偏りがあるサンプル集合に，適切な補正をし現実に近づけます．このように，サンプル集合の採り方により，得られる統計数値は色々に変わり得ますが，もし，意図的な偏りも加わると処置なしです．数値への信頼はほどほどにしましょう．しかし，数値化されると独り歩きし都合の良い数値が政策に採用される懸念があります．

こうして考えると，問題は統計学や数学以前の所にあり，もともと一つの数値で表すことのできない社会の複雑な状態を，おおざっぱでも正しく把握する常識感覚が必要になります．庶民の実感する豊かさと，統計数値に乖離があるとすれば，サンプル集団は，社会状態を正しく代表していないのです．

東京都における「500人以上規模の事業所」については，全数調査の1,464事業所（平成30年）でなければいけないのに，概ね３分の１の491事業所のサンプリングでした（2004年1月から東京都では約3分の1のサンプリングをしていました）．
平成16年以降，厚生労働省から東京都に対し，厚生労働省が抽出した事業所名簿を送付し，当該名簿に基づき抽出調査を行うこととしていました．このサンプリングはランダムだったのでしょうか？

大企業と中小企業の比率などを考慮して，補正により現実に近づけようと試みたようですが，首尾一貫した定義のサンプル集団ではないので，アベノミクスの成果と言われる賃金伸び率の数値比較があてにならなくなりました．毎年の伸び率比較には，同一定義のドメインで統計をとらなければ意味がありません．
日刊ベリタに掲載

補足）サンプル集合の大きさ（抽出率）と誤差

母集団の全数検査すれば正確な数値が得られますが，現実には実施不可能なのでランダムサンプリングによりサンプル集合を作ります．しかし，サンプル集合の大きさが小さいほど，誤差はさらに大きくなりますので，ある程度のサンプル数は確保しなければなりません．サンプル数を1/2にして得られた数値を2倍にすれば精度は同じだと言う大臣がおりますが，とんでもないことを言うものだ．