小数の法則とは、認知バイアスの一つで、小さなデータのサンプルがより大きな母集団を代表していると信じてしまう傾向を指します。これは、限られた情報に基づいて、ある集団について過度の一般化や誤った結論を導く可能性があります。少数の法則は、ギャンブル、金融、医学研究など、少数のデータに基づいてまれな出来事について結論を出すような状況で特に関係します。たとえば、コインをはじいたとき、数回連続して表が出たので、コインに偏りがあると思い込んでしまうが、実際には、サンプル数が少ないだけである。小数の法則を避けるためには、より大きなサンプルサイズを考慮し、統計的手法で母集団について推論することが重要です。
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