少ないサンプル数で得た結果を過大評価してしまう！？『少数の法則』

※Webサイトに掲載している記事のダイジェスト版となります。

■『少数の法則』とは？

『少数の法則』とは、少ないサンプル数や試行回数から得られた情報を、過大評価して「正しい結果」であるとする心理的傾向のことです。

つまり、少ないサンプル・試行回数によって得られた統計的な結果であっても、無意識のうちに結果が正しいと思い込んでしまうバイアスです。

ノーベル経済学賞を受賞したダニエル・カールマンらが1971年に提唱した認知バイアスの一つであり、『早まった一般化（Hasty generalization）』とも呼ばれています。

また、統計学の定理の一つである『ポアソンの少数の法則』とは関係がないため、混同しないように注意が必要です。

■由来は『大数の法則』

『少数の法則』は元々、統計学の基本定理の一つである『大数の法則』に由来しています。

『大数の法則』とは、サンプル数が多くなるほど極端なデータではなく、平均的な数値に収束するという確率論のことです。

例としては、サイコロを無限に振り続けると、出る目が「1/6」に収束する、ということが挙げられます。

　◆コインを例にしてみる『大数の法則』

『大数の法則』のわかりやすい例として「コインの表裏が出る確率」があります。

表と裏の出る確率が2分の1であるコイン。

確率が「2分の1」かどうかを調べる際に、10回程度の試行回数では、表か裏のどちらかが出る回数には偏りが生じます。

ですが、コイン投げを100回、1,000回、1万回と試行回数を増やすと、表と裏が出る回数は半分ずつに収束していきます。

この、試行回数が増えると「コインが表面になる」発生確率が2分の1に収束していく事象を『大数の法則』と呼びます。

　◆コインを例にしてみる『少数の法則』

一方、コインの表裏が出る確率を調べる際に「10回」しか行わなかった時、仮に表が8回、裏が2回出たとします。

この「10回」という少ない試行回数で得られた結果から、「（このコインは）表面が出やすい」と結論付けてしまう現象のことを『少数の法則』と呼びます。

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