アメリカの保健局が、星座別コロナワクチン接種者の割合を調査。星座によって異なることが判明 | カラパイア
この画像を大きなサイズで見る 星占術を比較的信じているアメリカで、興味深い調査結果が公表されたようだ。どの星座の人がコロナワクチンの接種率が高いのか？逆に低いのか？ ユタ州の保健局が接種者のデータを元に、星座別の接種率の割合を出したのだ。 星座によって接種率の違いなどそんなにないだろうと思うかもしれないが、意外なことにかなりのばらつきがあったのだ。 接種率が一番高かったのは獅子座で70％、一番低いのはさそり座で46％だったのだ。ではその結果を見ていこう。 ワクチン接種者と星座の関係を調査 このほど、ユタ州ソルトレイクシティの保健局は、新型コロナワクチンを接種した人が何座だったのか？その割合を調査した。 すると星座によって無視できないレベルの違いがあることが判明。 120万人の匿名の居住者のデータを分析したところ、獅子座とみずがめ座は、それぞれ70％と67％で、という高い割合で接種を受けてい
酒を伴う会食は感染リスク5倍？ 感染研疫学センター長「酒提供停止政策の根拠とするのは飛躍がある」
Search, watch, and cook every single Tasty recipe and video ever - all in one place! News, Politics, Culture, Life, Entertainment, and more. Stories that matter to you. 酒を伴う会食は感染リスク5倍？ 感染研疫学センター長「酒提供停止政策の根拠とするのは飛躍がある」4度目となる緊急事態宣言で、飲食店における酒提供の停止が要請されます。感染研などの調査で、酒を伴う会食に複数回参加した人は感染リスクが高いことがわかりましたが、感染研の疫学センター長は、「政策の根拠とするのは飛躍がある」と注意を促します
食べログ3.8問題に終止符を打つ
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import json import glob import math from pathlib import Path from collections import Counter from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.model_selection imp
食べログ3.8問題を検証 - クイックノート
先日、twitter上で食べログの星の数について、 ある問題が話題になりました。 食べログの闇として話題になったその問題とは、 「評価3.8以上は年会費を払わなければ3.6に下げられる」 というものです。 食べログは飲食店についての口コミを集めるサイトで、 その評価は実際のユーザーによって形成されるものとして広く認知されています。 専門的なグルメリポーターでもなく、 一般の人々の素直な感想を集めることで、 その飲食店のリアルな価値が知れると期待して、 利用しているユーザーも多いでしょう。 それだけに、 「食べログが評価を恣意的に操作しているかもしれない」という話は、 瞬く間にネットで話題となりました。 さて、この話は実際に行われていることなのでしょうか。 食べログでは、当然評価点は公開されているので、 このような恣意的な操作があれば、 何らかの形で偏りが見つかるはずです。 ということで、食
統計不正はこれほどヤバい | 西日本新聞me
永田健の時代ななめ読み 「空気を読まない」を信条とするベテラン記者が、今起きている政治、社会、国際問題を「ななめに」論評します。賛同とお叱りが相半ばする人気のコラム（日曜更新）
上西充子 on Twitter: "14時からの勤労統計野党合同ヒアリング、傍聴させていただきました。大変な事態です。 昨年の実質賃金の伸び率は、実際はプラスだったのかマイナスだったのか、まだ示せないとのこと。 その中で明日、予算を組み替えて閣議決定して消費税増税を… https://t.co/wtw0xWxbE0"
14時からの勤労統計野党合同ヒアリング、傍聴させていただきました。大変な事態です。 昨年の実質賃金の伸び率は、実際はプラスだったのかマイナスだったのか、まだ示せないとのこと。 その中で明日、予算を組み替えて閣議決定して消費税増税を… https://t.co/wtw0xWxbE0
「本が売れないのは図書館が本を貸すからだ」問題の立証をできる範囲でやる - 図書館学徒未満
「本が売れないのは図書館が本をタダで貸すからだ」という主張がある。その反論も、先行する実証研究もいくつかあるけれど、いまいちこの主張の真偽を決定するには至らない。 図書館貸出冊数が書籍販売金額に与える影響の計量分析の一考察 「本が売れぬのは図書館のせい」というニュースを見たのでデータを確かめてみました - CNET Japan どうして多くのひとが関心を持っているにも関わらず、この小学生が思いついたみたいな問題がちゃんと解決されないかというと、分解してみたら意外とややこしいからだ。 まず 「本が売れないのは図書館が本を貸すからだ」 が真だとしたら、その対偶である 「図書館が本を貸さなければ本は売れる」 も真となる。多分、この主張をするひとたちが言いたいのはこっちだ。 (すみません確かに対偶じゃありませんでした。ややこしいので削除します。ご指摘ありがとうございました) この問題を検証するには
エラーページ - ヤフー株式会社
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『偶然の統計学』その偶然、意外と起こるかも？ - HONZ
良くも悪くも、「ありえない」ことがたびたび起こるのが世の中だ。大多数の人はかすりもしない宝くじで、一等を複数回出した人は何人もいるという。統計モデルでは限りなく低確率とされていた金融市場の大暴落は、近年だけで何度も起きてしまった。 2009年9月6日、ブルガリアの国営ロトは当選番号としてランダムに「4、15、23、24、35、42」を選んだ。その４日後の2009年9月10日、ランダムに選ばれた次のロトの当選番号は、前回とまったく同じ「4、15、23、24、35、42」だった。 52年の歴史を誇るブルガリアの国営ロト史上、異例の事態である。当時のメディアは大騒ぎ。同国のスポーツ大臣は調査を命じた。大がかりな不正行為でもあったのか？ 前回の番号が何らかの方法でコピーされたのか？ しかし本書によれば、確率を正しく見積もると、そうした限りなく起こりそうにない出来事が実は起こってもおかしくないという
日本のTwitter利用率は8％どまり--富士通総研調べ
Twitterという言葉を知っている人（利用者を含む）は70.2％にのぼるが、現在利用している人は8.2％にとどまった。 利用率を年代別に見ると、10代が14.9％で最も高く、20代は12.4％で、30代以降は8％以下と低くなっている。職業別でも学生の利用率が16.6％と高いことから、「Twitterは大学生を中心とした若年層の利用が多い」と富士通総研は分析している。 利用内容も年代で異なった。10代と20代は1日の利用頻度が高く、PCと携帯電話の両方でアクセスしている人の比率が高かった。Twitterをリアルタイムのコミュニケーションツールとして使いこなしていると見られる。 利用者にTwitterのメリットを聞いたところ、全体では「リアルタイムに情報発信ができる」（52.5％）、「ブログより更新が簡単」（52.2％）という情報発信に関するものが5割を超えていた。また、「新しいメディアなの
２ちゃんねらーの４割は女性、３０－４０代が中心（産経新聞） - Yahoo!ニュース
４割が女性、３０−４０代が主力ユーザー−。インターネット利用動向調査のネットレイティングス（東京都渋谷区）が公表した、掲示板や動画共有などＣＧＭ（消費者生成メディア）系サイトの利用動向に関する調査結果で、大手掲示板「２ちゃんねる」の“意外”な利用実態が明らかになった。 ２００８年７月度の同社調査によると、「２ちゃんねる」利用者の性別割合は男性が６０％、女性が４０％（インターネット全体の割合は男性５５％、女性４５％）。また、年齢層別の割合は１９歳以下が１６％、２０−２９歳が１１％、３０−３９歳が２８％、４０−４９歳が２９％、５０歳以上が１６％と、３０−４０代が主力ユーザーであることが判明した。 この結果は、当の２ちゃんねる利用者にとっても意外だったようで、「意外に女が多いのに驚いた」「１０代〜２０代後半くらいまでが多いのかと素で思ってた」との反応が相次いだ。 ３０−４０代の利用が多い理
アンケートは「回収率」が重要！ 信頼性が有効回答数よりも高くなる理由 | リサーチ／データのリテラシー入門——調査統計の基礎知識
母数の少ない統計でも、アンケートに答えた人の割合（回答比率・回答率）の高さが、信頼性につながる理由を解説します。回収率が低いと、調査結果に偏りが生じてしまい、真実と大幅にずれてしまう問題が起こります。そうした偏りを少なくするために、必要なサンプル数をはじきだす計算式と、サンプル数と回答比率と誤差の早見表を紹介します。 回答「数」が多い調査と、回収「率」が高い調査、どちらが信頼できるか？前回、調査対象者を選ぶときにはランダム性が重要であるという話をしました。そうしないとサンプルが偏るためです。しかしサンプル自体が偏っていなくても、実際の回答者が偏っているとやはり使えない調査となってしまいます。 数字を絡めた具体例でお話します。次の2つの調査を比較してみましょう。 サンプル数10万人（無作為抽出）、回答数1万人の調査（回収率10％）サンプル数1000人（無作為抽出）、回答数900人の調査（回収
他人の不幸は蜜の味: Amazonユーザの都道府県別分布
HN:LSTY（エルエスティーワイ） □名前の由来 年齢：ほぼ50歳 性別：男 ■ 趣味：著作物全般の鑑賞・飲酒 ■ いらち・いちびり・いらんこといい ■ ほしいものリスト ■ ここ以外の活動場所 Twitter: LSTYpt3 ※たまに非公開にすることがあります。 雑談と本棚 : Twitcasting YouTube : Gavacho Music SBM : 小さなトカゲ展 Novel : 小説家になろう ■ 転載について：私が書いた文章はすべて転載自由ですが、出典の明記およびリンクをお願いします。 ■ コメントについて：名前(ハンドルネーム含む)を 明記していないと思われるコメントには原則として回答しておりません。 宣伝目的だと判断した場合、また記事と無関係だと判断した場合、削除することがあります。 私あるいは第三者の個人情報や個人を特定できるような情報が含まれている場合、該当部
Passion For The Future: 事故と心理 なぜ事故に好かれてしまうのか
事故と心理 なぜ事故に好かれてしまうのか スポンサード リンク ・事故と心理 なぜ事故に好かれてしまうのか 交通事故はなぜ起きるのか、事故を起こしやすい人とはどんな人か。著者自身と世界の学者の近年の研究成果を多数引用しながら、交通心理学者として科学的に結論できることを書いている。 運転者には事故を繰り返す事故多発者というグループが存在するそうだ。 事故多発者には以下の特徴がある。 ・安全への動機づけ（価値観）が低い ・注意がうまく機能しない ・隠れた刺激を見つけない（危険の予兆の発見ができない） ・自己認知が的確でない ・反応が突出する こうした事故多発者は適性検査によってある程度事前に判別できるという話が興味深かった。適性検査は「なにを計測しているのかわからない」という批判がなされるにも関わらず、なにかを計測しており、判別結果に有意性が見いだせるというのだ。 「事故に好かれる状態は人生の
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20-24歳、死因の50%が自殺 : ニュー速VIPブログ(`･ω･´)