実務データ分析虎の巻Vol.106～データが真実を示すとは限らない
「データ」や「データ分析」に期待するのは、”事実“や”客観性“だと思います。
ではもし、このデータに最初からバイアスがかかっていたらどうでしょう。
どんなに精緻な分析をしても、その結果は“事実とは異なるもの”になってしまいますね。
例えば、人事や経営層による職場アンケートで「あなたは現在の給与に満足していますか？」という質問があったとします（実際あったのですが・・・）。
（１） はい （２）どちらでもない （３）いいえ
の3択があったとき、どれが選ばれるでしょう。実際にその人が給与に満足していようがいまいが、（３）を選ぶはずです。
なぜなら、（１）や（２）を選ぶと自分の給与が上がる方向に向かわないのは明白です。
つまり、この質問は、「本当に従業員は給与に満足しているのか」についての事実を明らかにすることはできないばかりか、質問者の意図とは違う、バイアスのかかったデータを作り上げてしまうことになり兼ねません。
この問題には元のデータの収集にまで遡って、
「どのように集められたのか、そこにバイアスが入り込む余地はなかったのか」
を考える必要があります。
くれぐれも「データが示すものは正しい」と思いこまない態度が必要です。
