勤労統計の問題、どこが問題かわからないというか、問題点がずれているような気がするんだけど・・・

日曜討論ろか聞いていても、政府の勤労統計の問題、
う～ん、「調査の問題」の問題点が分からないというか、問題点がずれている気がするんだけど。


この問題は、今こんな感じみたいだけど（→は私見）

●「全数調査をしないといけないところを、
　　一部の調査しかしてませんでした」

→標本調査ですよね、まあ、やりますよね。
　働き方改革とか言われている状態ですから
　そもそも、東京都で全体調査なんて、できるの？

●「その結果、データが下振れしました」

→そりゃ、標本調査ですからねえ、
　真値とは差が出ますよ、下振れも上振れもするでしょう。
　それが、有意にずれたのなら、ずれた理由は、問題だけど、
　有意差がないなら、まあ、そんなもんだよ。

●「なので、下振れ分をお支払いします」
→？？上振れすることもあるのでは？
　まあ、お金くれるって言うのなら、理由はともあれOKだけど・・・


つまり、今問題にしている、「一部しかしていない」とか、「下振れする」っていうことは、
まあ、あり得ることで、それは問題じゃないんだけど、

一番問題な

●「標本調査にしました！」ということを、変えたときにすぐに言わない
　→これは隠蔽で、これによって、統計の見方が変わるから、これは大問題！

●「下振れの幅や、それが有意に違うのか、違うとしたらその理由」
　→理由は重要！母集団の選び方を変えないといけないから


については、何も言わないのは、なぜ？？
さっぱりわからん。。。

つまり、統計手法を悉皆から標本にするのはOK.
他も予算や手間暇考えたら（＝働き方改革）むしろ標本調査に買えてもいいはず。

ただし、調査手法を変えたときに、統計に明記しないのはNG
（隠ぺいと言われても仕方ない）
その統計を利用している人は、変わったことがわからないから、考慮できない
これを徹底しないと「ビッグデータ活用」とかデータを利用した機械学習・AI
なんて、まるっきり無理！

もっと、具体的に話したほうがいい？？

※あ、こういうのを書く場合、自分の統計知識がどれくらいあるのかを言うべきだね。
・大学では、心理学をやっていて、そこで統計の基礎的なものは習った
・大学院の修士課程で、統計的機械学習とかはやった（Rで）
・大学院の博士課程の「共分散構造分析特論」ではAの上（まるAだったか、Sだったか）だった。