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『風が吹くと桶屋が儲かる』を現代ビジネスに置き換えて考察してみた｜Dandelion｜Note

Sunday, 05-May-24 04:06:53 UTC
大教室を使った大学での見慣れた講義はもうなくなるかもしれない 文部科学省の調べによると、新型コロナウイルス感染症の蔓延によって、今年に入って大学、大学院などを休学したり、中退したりした学生の人数は、少なくとも5238人に上ることが判明したそうです。 12月18日に報道がありました。より細かくみてみると、今年の「夏学期」4~10月にかけて大学や大学院を 1 コロナに直接関係して中退した学生は、1033人 2 やはりコロナに直接関係して休学した学生は、4205人 であること。そのなかで、1年生の占める割合は 3 中退した1年生 378人(37%) 4 休学した1年生 759人(18%) だという。この人たち、つまり「コロナ新1年生」は、2020年4月に大学に入学しながら、ろくにキャンパスに近づくこともできず、800人からの学生が休み、400人ほどは大学を辞めてしまった・・・。 そうみると非常に悲しい数字であることが分かります。その一方で、コロナと特定できなかった「大学中退者・休学者全体」を見ていると 5 2020年前期の 大学中退者総数 2万5008人 6 2020年前期の 大学休学者総数 6万3460人 なのですが、各々前年度に比べて 7 2019年より 大学中退者総数 6833人減! 8 2019年より 大学休学者総数 6865人減! 何と20%も大学中退率が下がっていたらしいことが分かりました。この背景を考えてみましょう。 [JBpressの今日の記事(トップページ)へ] 大学中退、その実態 上の数字を、きちんと確かめてみましょう。 9 2019年の 大学中退者総数は 3万1841人 10 2019年の 大学休学者総数は 7万325人 程度であったものが、むしろコロナで減少していることを数字は語っている。 「大学中退者が3万人もいるのか! 『風が吹くと桶屋が儲かる』を現代ビジネスに置き換えて考察してみた｜Dandelion｜note. ?」と思われる読者が少なくないかもしれません。全体像を見てみましょう。 少し前の数字ですが、2014年の学生総数は299万1573人。つまり、学生なる者は、ざっくり300万人いて、1年間の中退者が約8万人ということです。 ここでいう「学生」はいわゆる4年制の「 大学生 」だけでなく「短大生」「専門学校生」「高専生」を含む統計なので、以下は参考程度にお考えください。 1年間で大体、8万人「学生」が辞める。その中で前期に辞めるのが3万人程度、後期が5万人程度と、年度の後半に辞める人の方が、やや多い傾向がみられる。 この「前期3万、後期5万」を仮に中退ベースラインと考えると、2020年前期について、「大学」中退者が2.
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ということで、今回の諺は『風が吹けば桶屋が儲かる(かぜがふけばおけやがもうかる)』でした。

風が吹くと桶屋が儲かる

この記事は約 8 分で読むことができます。 皆さんは、普段自分がどのくらい正確に物事を見ているのか考えてみたことはあるでしょうか。 たとえば、こちらの図を見てください。 この図では大きさの異なる円に囲まれた円が二組ありますが、中央の円の大きさを比べた時左右どちらの円が大きいでしょうか。 正解は…「 どちらも同じ大きさ 」です。周りの円の影響で左の円は小さく、右は大きく見えますが、マウスカーソルなどを当てて確認してみれば全く同じサイズの円であるとわかるでしょう。 この現象はエビングハウス錯視といい、図形を使った錯視の中でも有名なものです。本当は同じサイズの図形であっても見せ方次第で全く違う大きさであるかのように錯覚してしまうあたり、人間の目は案外だまされやすいもののようです。 それと同じように、 本当は違うものであっても見え方や考え方次第で錯覚を起こせるもの があります。それは、アンケートや試験の結果のような数字です。 今回は、データや数字に潜む錯覚と偏見――『 バイアス 』について紹介していきたいと思います。 バイアスとはなにか?

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2021/04/15 風が吹くと桶屋が儲かる 最近季節の変わり目ということもあり、風が強い日が多いですね。 ふと昔のことわざを思い出しました。 全く関係のないような事柄が関係し、変化への影響を及ぼすという。 因果関係を表したことわざです。 仕事でもプライベートでもこの因果関係を感じることが多々あります。 大したことではないと思うことが結果に大きな違いを生むこともあります。 小さな出来事も大切に考えて行きたいものです。 過去の記事 2021年 2020年 2019年

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5万程度と、減っているように見える。実際「大学生」の数字としては6800人以上も減っている。 これは顕著な人数で、統計的に有意な割合に達していると十分判断することができるでしょう。 ではなぜ「コロナになると大学中退者が減る」のか?

0)) (リンクは削除されました) 「一人あたりのチーズ消費量は、ベッドシーツに絡んで亡くなった人の数と相関がある」(黒がシーツ、赤がチーズ)(By Tyler J. 風 が 吹く と 桶屋 が 儲からの. 0)) (リンクは削除されました) 「メイン州の離婚率は、一人当たりのマーガリンの使用量と相関がある」(黒がマーガリン、赤が離婚率)(By Tyler J. 0)) (リンクは削除されました) そんなわけないでしょうっ! と突っ込まずにいられない「疑似相関」が次から次にでてきて笑わせてくれます。 しかも、その事例数がモノスゴイんです。その数、なんと約3万。オモシロ事例集も、内容が数万事例という数になってくると、執念のようなものを感じずにはいられません。そんなクレイジーな(誉め言葉)ところもイグノーベル賞にふさわしいと思っております。 実際にサイトを見に行って笑っていただけると嬉しいです(最新版は掲載事例数が少ないですが、"old version"を見ればモノスゴイ数のグラフを見ることができます。 ■「相関関係」「有意差」という言葉の魔力 イグノーベル賞には、「考えさせられる」要素も重要なので、その話をさせてください。 私たちの周りは、たくさんの"相関"であふれています。 テレビやウェブサイト、中吊り広告、雑誌、行政の文書などなど、色んなところに「〇〇を食べている人ほど成績が良い」とか、「××を使っている人ほどダイエットに成功している」とか、「△△を消費しているほど病気になりやすい」とか、「□□は、災害の前兆だ」とか言う情報を目にしますよね。そこには、"Spurious Correlation"と同じようなグラフとともに、「統計的に有意な相関関係」という但し書きが添えられていたりすることもあります。 「統計的に有意」と言われると、「そうなのか」と信じそうになりますが、本当にそれで良いのでしょうか? 試しに、"Spurious Correlation"のグラフのデータに、統計的に有意な相関関係があるかを計算してみました。Vigen氏のお気に入りだという、ニコラス・ケイジさんのグラフでやってみます。 Excelを使い、「無相関の検定」という方法で、上記のように算出しました(※)。間違いがあったら教えてください。 ※『サイコロとExcelで体感する統計解析』石川 幹人著(共立出版)、及びこちらのページ(首都大学東京 大学教育センター 情報教育担当 & 学術情報基盤センター 情報メディア教育支援部門)を参考にしました。 11年間で、それぞれの年に「ニコラス・ケイジさんが映画に出た本数」と、「プールに落ちて溺死した人の数」との間に、実はなんの関係もないことを仮定します。その仮定のもとで、「取れたデータがたまたま偶然偏って」相関があるように見えてしまう確率(いわゆる"p値")を計算すると、2.