少数の法則
少数の法則とは、サンプル数の少ない偏った情報を、過大評価して一般化してしまう認知バイアスである。
少ないサンプル数では、母集団の真の傾向を正確に反映できない。しかし、人間は少ない情報でも、何らかのパターンや傾向を読み取ろうとする傾向がある。そのため、偶然の一致や偏った情報を、真の傾向であると誤解してしまうことがある。
例えば、サイコロを3回振って3回連続で6の目が出たとしよう。この場合、3回という少ない試行回数では、6の目が出やすい偶然の一致である可能性が高い。しかし、人間は「サイコロは100%の確率で6の目が出る」と誤った結論を導き出してしまうことがある。
少数の法則は、さまざまな場面で問題を引き起こす可能性がある。例えば、政治や経済の分野では、少数の偏った意見やデータが、国民や投資家を誤った方向に導く可能性がある。また、マーケティングや営業の分野では、少数の好意的な反応を過大評価し、商品やサービスが成功すると誤解してしまう可能性がある。
少数の法則を避けるために、以下の点に注意することが重要である。
* サンプル数の少ないデータは、母集団の真の傾向を正確に反映できないことを認識する。
* データの偏りを考慮する。
* 複数のデータを比較して、真の傾向を判断する。
* 専門家の意見を参考にする。
少数の法則は、人間がもつ認知バイアスの1つである。このバイアスを理解し、対策することで、より正確な判断を下すことができるようになる。
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