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サンプルサイズの無視には注意を!【投資×認知科学】

サンプルサイズの大きさは意外と多くの人が見落としがちなことだと思います。例えば投資の手法でも、10人が上手くいったというものと、1万人が上手くいったというものでは説得力に大きな違いがあるのは自明でしょう。

ただ、実際にはほとんどの人がサンプルサイズを無視して様々なことを推定しています。次の例を見て見ましょう。

 

病院問題(Tversky&Kahneman,1972)

ある街には大きな病院と小さな病院があり、それぞれ毎日約45人、15人の赤ん坊が生まれる。当然ながら、男児と女児の出生率は50%であるが、日によって多少のバラツキがある。

1年間、各病院では生まれた赤ん坊の60%が男の子であった日を記録した。どちらの病院の方がより多くこうした日を記録したでしょう?

  1. 大きな病院
  2. 小さな病院
  3. だいたい同じ(共に5%以内)

 

実際には、1日に生まれる赤ん坊の数が多い大きな病院の方が期待値である50%に近い日は多く、小さい病院の方が変動が大きくなります。不思議なことに、実験では50人中28人が⑶を、12人が⑴を、正解の⑵を選んだのは10人でした。

母集団から標本(サンプル)を抽出して母集団の性質を推定しようとするとき、標本に含まれる個体の数(サンプル数)が大きいほど正確な推定が行えます。これは大数の法則により、期待値に収束するからです。

 

どんな時に起こる??

サンプルサイズの無視は日常的に行われています。

例えば、ブログや投資などの副業で成功しているのはどんな人かと推定したい時(母集団の性質の推定)、その母集団に属している人を数人抽出します(サンプリング)。ツイッターを見て、成功しているブロガー、投資家を探すわけですね。

しかし、ここで忘れがちなのがその母集団に含まれるサンプルの少なさです。

要するに、そもそも副業で成功している人が少ないのです。そこの少ないサンプルから抽出したところで、結局ブレ幅の大きい、あまり普遍的でなく使えない性質が浮かび上がってしまいます。

結果、それを真似して撃沈ということですね。

一般的に誰でもできる方法というより、その特定の人(サンプル)だから成功した可能性が高く、再現性はかなり低いと言えます。

 

しかし、ここで面白いのが成功ってそもそも再現性低いよね?っていうことではないでしょうか?その人にしか出来ないことで、他に誰もやっていないから「成功」できるわけで、皆んなと同じ(期待値と同じ)ではダメなんです。

成功してる人を分析して自分も真似るというアプローチは、宝くじの当選番号を分析してロト6を買うのと同じくらい無駄なのです。

自分で考えて、自分にしかない「平均からのブレ」を見つけないと、何事も成功できません。皆んなと同じ、誰かの真似、では絶対にダメです!

 

では🙏