前回の問題
「ある病気の検査をしたところ5％の確立で偽陽性（まちがって病気と診断される）が出た。
人工の1/1000がこの病気にかかる。
さて、ある患者を検査したところ陽性だった。
この患者が本当にこの病気（陽性）である確率は何％か？」
じつはこの問題は医師の集団に出してみたという有名な話。
ほとんどの医師は95％と答えました。
100％のうち5％の間違いがある。100-5で95％と思った訳ですね。
では、実際のところどうなのでしょう。
「1/1000がこの病気にかかる」
1000人のうち本当に病気なのは一人だけ。
「5％の確立で偽陽性」
残りの999人のうち50人は間違って病気と診断されます。
ということは陽性と診断された51人のうち、本当に病気なのは一人だけということ。
1/51＝0.019 答えは約「2％」となります。
なにー！95％の確率で病気だと診断されてあんなにビビってたのに！本当はたったの「2％」の確率！
お医者さん！頼みます！
このように確率にはbias（バイアス＝偏見や先入観）の邪魔が入ることがしばしば。
他にもバイアスの例として、日本人の男性の平均寿命が79歳。
そしたら、76歳のおじいちゃん、あと残されたのは3年ぽっち。
80歳のおじいちゃんに至っては、もういつ死んでもおかしくないのですか－！
答えはＮＯ！
平均寿命というのは正しくは０歳児の平均余命。
生まれたての赤ちゃんが平均して何歳まで生きるのかというものなのです。
ちなみに８０歳男性の平均余命は8.45歳。
まだまだ長生きできるのです。
人間は確率というものを正しく理解するのがどうも苦手なようです。
でも、間違った思い込み（バイアス）のせいで、病気でもないのにきつい薬を飲まされたり、余計な心配をさせられたりするするのだけは、勘弁して欲しいですね。
Bias!
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