データ分析して結果が出るとそれを解釈する段階に入ります。多くのネット記事では解釈する段階が非常に大切であると語られています。
なぜなら、分析結果を見たことがある人は多いと思いますが、いつも思った通りの結果が出るわけではありません。意外な結果が出て、「これをどう解釈すれば良いのか分からない」ということがよく発生するからです。その解釈・判断によってそのあとに検討する施策に大きな影響を与えるため、どう解釈するのかが重要なのです。
しかし、このような時、私たち人間は分析結果を都合よく解釈したり、最初に目に入った数字に影響されてしまう傾向があります。
分からないことをなんとか理解するために、不都合な部分に無意識に目をつぶり、都合のいい部分だけにフォーカスを当てるのです。
例えば、分析担当者が分析結果を報告するときに「死亡率」と表記するのか「生存率」と表記するのかによってだいぶ印象が変わってしまいます。マーケティング担当者は出来る限りそのような言葉の印象に左右されないようにしていても人間である以上どこかで左右されてしまうものです。
しかし、このようなことに左右されてしまうと、どんなに正確な分析結果でも歪曲されて解釈され、せっかくの分析が台無しになってしまいます。
そこで今回は分析結果を読むときに気をつけるポイントと心構えについて書いていきたいと思います。
■「仮説確証バイアス」に気を付ける
人間はそもそも、日常的なことを隅々まで考えているわけではありません。帰宅して玄関に立てば何も考えずともバックからカギを取り出し、玄関のドアを開けるように反射的に動いているものです。これは人間の特性でありどうしようもない部分です。しかし、このような人間としての特性がデータを誤って解釈させてしまう原因になります。
分析前には仮説を立てるべきと言われます。これはこれで正しいのですが、その仮説を信じ込んでしまい、仮説の正しさを立証する結果に反射的に反応して、仮説を反証するような結果を無視したり理由をつけて重要性の低いデータとしてしまうことが往々にして見受けられます。これを仮説確証バイアスと言います。
また分析の結果、「仮説が間違えていた」と認識してしまうことでせっかくの分析を台無しにしてしまうこともあります。特に日本人は間違えることに極端に嫌悪感を抱くことは我々の多くが知るところでしょう。仮説とはいっても社内の人間が「あいつは間違えた」と認識してしまうことで分析が進め難くなることさえあります。
仮説はあくまで「仮説」です。仮説は修正されるものであって「修正されることは良いこと」と考えるべきです。仮説に対して大きな期待や感情を持つのではなく、本来の正しい「仮説」として認識するべきです。
■「アンカリング」に気を付ける
アンカリングとはWikipediaによると下記のようなことを言うものです。
アンカリングとは認知バイアスの一種であり、先行する何らかの数値（アンカー）によって後の数値の判断が歪められ、判断された数値がアンカーに近づく傾向のことをさす。例えば、「国連加盟国のうちアフリカの国の割合はいくらか」という質問をしたときに、質問の前に「65%よりも大きいか小さいか」と尋ねた場合（中央値45%）、「10%よりも大きいか小さいか」と尋ねた場合（中央値25%）よりも、大きい数値の回答が得られるという。
wikipedia
これも人間の特性です。意識して気を付けなければ誤った判断をしやすくなります。分析結果で「10と25」「10,010と10,025」という結果が出たとき、両方とも15の差なのですが「10と25」の差の方が大きいように感じ、「10,010と10,025」の差は小さいと感じてしまうようなことがあります。これでは分析結果を正しく解釈していることにはならず、場合によっては誤った判断を招く可能性があります。
■「プライミング効果」に気を付ける
これはまさに上述した「死亡率」と「生存率」のように表記したときに発生します。プライミング効果とは下記のようなことを言います。
あらかじめある事柄を見聞きしておくことにより、別の事柄が覚えやすくなったり、思い出しやすくなることをいう。ここで先に見聞きする事柄をプライムと呼ぶ（影響を受ける別の事柄はターゲットと呼ぶ）。たとえば、連想ゲームをする前に、あらかじめ果物の話をしておくと、赤という言葉から「りんご」や「いちご」が連想されやすくなる。また車の話をしておけば、同じ赤という言葉から「信号」や「スポーツカー」が連想されやすくなる。
コトバンク
つまり「生存率〇〇％」と言われた方がそのデータを受容しやすくなる一方で、「死亡率〇〇％」と言われると拒絶しやすくなるということです。分析結果レポートを作成した人が特に意識することなく「死亡率」という言葉を使ってしまうことで、本来は受容されるべき結果が受容されない等の判断ミスが起こりかねません。
特に多くのマーケティング担当者は、分析自体は外注し分析結果レポートだけを見ることになります。客観的に判断しようとしてもレポートに使われている言葉に影響され正しく判断できなくなる可能性があるのです。そのため、レポートを読むときにポジティブな結論に誘導していないかと疑ってみることが大切になります。
いかがでしたでしょうか？常日頃から分析結果を見て判断している人からすれば当然のことではあるのですが、これから分析結果レポートを見るという人にとってはとても大切なことです。特に分析手法に詳しくなく、分析レポートを読むことから始めるような場合は気を付けなければ誤った解釈・判断をしかねません。
分析結果レポートを読むときには、ぜひ上記のことに気を付けて見てみてください。
参考文献：「本物のデータ分析力が身に付く本」