プリンキピア

第1章標本抽出とデータ

Ethics倫理

The widespread misuse and misrepresentation of statistical information often gives the field a bad name. Some say that “numbers don’t lie,” but the people who use numbers to support their claims often do.
英語のヒント
統計情報の誤用や不当な提示が広く見られるため、統計学はしばしば悪い評判を受ける。「数字はうそをつかない」と言う人もいるが、数字を使って自分の主張を裏付ける人は、しばしばうそをつく。
An investigation of famous social psychologist, Diederik Stapel, has led to the retraction of his articles from some of the world’s top journals including Journal of Experimental Social Psychology, Social Psychology, Basic and Applied Social Psychology, British Journal of Social Psychology, and the magazine Science. Diederik Stapel is a former professor at Tilburg University in the Netherlands. An extensive investigation involving three universities where Stapel has worked concluded that the psychologist is guilty of fraud on a colossal scale. Falsified data taints over 55 papers he authored and 10 Ph.D. dissertations that he supervised.
英語のヒント
著名な社会心理学者ディーデリク・スターペルの調査により、Journal of Experimental Social Psychology、Social Psychology、Basic and Applied Social Psychology、British Journal of Social Psychology、Scienceなど、世界有数の学術誌から彼の論文が撤回された。スターペルはオランダのティルブルフ大学の元教授である。彼が勤務した3大学が関与する大規模な調査は、この心理学者がきわめて大規模な不正を行ったと結論した。改ざんされたデータは、彼が著した55編を超える論文と、指導した10編の博士論文を汚している。
Stapel did not deny that his deceit was driven by ambition. But it was more complicated than that, he told me. He insisted that he loved social psychology but had been frustrated by the messiness of experimental data, which rarely led to clear conclusions. His lifelong obsession with elegance and order, he said, led him to concoct sexy results that journals found attractive. “It was a quest for aesthetics, for beauty—instead of the truth,” he said. He described his behavior as an addiction that drove him to carry out acts of increasingly daring fraud, like a junkie seeking a bigger and better high. Yudhijit Bhattacharjee, “The Mind of a Con Man,” Magazine, New York Times, April 26, 2013. Available online at: http://www.nytimes.com/2013/04/28/magazine/diederik-stapels-audacious-academic-fraud.html?src=dayp&_r=2& (accessed May 1, 2013).
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スターペルは、自分の欺きが野心に駆られたものだとは否定しなかった。しかし、事情はそれより複雑だったと私に語った。彼は社会心理学を愛していたが、実験データは雑然としており、明確な結論につながることがめったになく、そこに不満を募らせていたと主張した。洗練と秩序に生涯こだわり続けたため、学術誌が魅力的だと感じる人目を引く結果をでっち上げるようになったという。「真実の代わりに、美学を、美を追い求めていた」と彼は語った。さらに彼は、自分の行動を依存症だと説明した。より大きく強い高揚感を求める薬物依存者のように、ますます大胆な不正へと駆り立てられたという。Yudhijit Bhattacharjee「詐欺師の心」、New York Times Magazine、2013年4月26日。オンライン：http://www.nytimes.com/2013/04/28/magazine/diederik-stapels-audacious-academic-fraud.html?src=dayp&_r=2&（2013年5月1日閲覧）。
The committee investigating Stapel concluded that he is guilty of several practices including:
スターペルを調査した委員会は、彼が次のような不正行為を行ったと結論した。
  • creating datasets, which largely confirmed the prior expectations,
    事前の予想をおおむね裏付けるデータセットを作ること。
  • altering data in existing datasets,
    既存のデータセットのデータを変更すること。
  • changing measuring instruments without reporting the change, and
    変更を報告せずに測定器具を変えること。
  • misrepresenting the number of experimental subjects.
    実験の被験者数を偽って伝えること。
Clearly, it is never acceptable to falsify data the way this researcher did. Sometimes, however, violations of ethics are not as easy to spot.
英語のヒント
この研究者のようにデータを改ざんすることが、決して許されないのは明らかである。しかし、倫理違反は必ずしも簡単に見抜けるとは限らない。
Researchers have a responsibility to verify that proper methods are being followed. The report describing the investigation of Stapel’s fraud states that, “statistical flaws frequently revealed a lack of familiarity with elementary statistics.” “Flawed Science: The Fraudulent Research Practices of Social Psychologist Diederik Stapel,” Tillburg University, November 28, 2012, http://www.tilburguniversity.edu/upload/064a10cd-bce5-4385-b9ff-05b840caeae6_120695_Rapp_nov_2012_UK_web.pdf (accessed May 1, 2013). Many of Stapel’s co-authors should have spotted irregularities in his data. Unfortunately, they did not know very much about statistical analysis, and they simply trusted that he was collecting and reporting data properly.
英語のヒント
研究者には、適切な方法が守られていることを確認する責任がある。スターペルの不正調査の報告書は、「統計上の欠陥から、初歩的な統計学への理解不足がしばしば明らかになった」と述べている。「欠陥のある科学：社会心理学者ディーデリク・スターペルの不正な研究行為」、ティルブルフ大学、2012年11月28日。http://www.tilburguniversity.edu/upload/064a10cd-bce5-4385-b9ff-05b840caeae6_120695_Rapp_nov_2012_UK_web.pdf（2013年5月1日閲覧）。彼の共著者の多くは、データの異常に気付くべきだった。残念ながら、統計分析をあまり知らず、彼が適切にデータを収集・報告していると単純に信じていた。
Many types of statistical fraud are difficult to spot. Some researchers simply stop collecting data once they have just enough to prove what they had hoped to prove. They don’t want to take the chance that a more extensive study would complicate their lives by producing data contradicting their hypothesis.
英語のヒント
多くの種類の統計上の不正は見抜きにくい。証明したいと思っていたことを証明するのに、ぎりぎり足りるデータを得た時点で収集をやめてしまう研究者もいる。より広範な研究によって、自分の仮説と矛盾するデータが得られ、厄介なことになる可能性を冒したくないのである。
Professional organizations, like the American Statistical Association, clearly define expectations for researchers. There are even laws in the federal code about the use of research data.
米国統計学会のような専門団体は、研究者に何を求めるかを明確に定めている。研究データの利用については、連邦法にも規定がある。
When a statistical study uses human participants, as in medical studies, both ethics and the law dictate that researchers should be mindful of the safety of their research subjects. The U.S. Department of Health and Human Services oversees federal regulations of research studies with the aim of protecting participants. When a university or other research institution engages in research, it must ensure the safety of all human subjects. For this reason, research institutions establish oversight committees known as Institutional Review Boards (IRB). All planned studies must be approved in advance by the IRB. Key protections that are mandated by law include the following:
英語のヒント
医学研究など、人を参加者とする統計研究では、倫理と法律の両面から、研究者が被験者の安全に配慮することが求められる。米国保健福祉省は、参加者を保護する目的で、研究に関する連邦規則を監督している。大学などの研究機関が研究を行う場合、人を対象とするすべての被験者の安全を確保しなければならない。そのため、研究機関は施設内審査委員会（IRB）という監督委員会を設置する。計画された研究はすべて、事前にIRBの承認を受けなければならない。法律が義務付ける主な保護には、次のものがある。
  • Risks to participants must be minimized and reasonable with respect to projected benefits.
    参加者へのリスクは最小限に抑え、予想される利益に照らして妥当なものとしなければならない。
  • Participants must give informed consent. This means that the risks of participation must be clearly explained to the subjects of the study. Subjects must consent in writing, and researchers are required to keep documentation of their consent.
    英語のヒント
    参加者からインフォームド・コンセントを得なければならない。つまり、参加に伴うリスクを被験者にはっきり説明する必要がある。被験者は書面で同意し、研究者はその同意の記録を保管しなければならない。
  • Data collected from individuals must be guarded carefully to protect their privacy.
    個人から集めたデータは、プライバシーを守るため慎重に管理しなければならない。
These ideas may seem fundamental, but they can be very difficult to verify in practice. Is removing a participant’s name from the data record sufficient to protect privacy? Perhaps the person’s identity could be discovered from the data that remains. What happens if the study does not proceed as planned and risks arise that were not anticipated? When is informed consent really necessary? Suppose your doctor wants a blood sample to check your cholesterol level. Once the sample has been tested, you expect the lab to dispose of the remaining blood. At that point the blood becomes biological waste. Does a researcher have the right to take it for use in a study?
英語のヒント
これらの考え方は基本的に思えるかもしれないが、実際に守られているかの確認は非常に難しいことがある。データ記録から参加者の名前を削除すれば、プライバシーの保護には十分だろうか。残ったデータから、その人を特定できるかもしれない。研究が計画どおりに進まず、予期しなかったリスクが生じたらどうなるか。インフォームド・コンセントが本当に必要なのは、どのようなときか。医師がコレステロール値を調べるために、血液検体を求めたとする。検査が終われば、検査室は残った血液を処分するものと考えるだろう。その時点で血液は生物学的廃棄物になる。研究者には、それを研究に使うために持ち出す権利があるのだろうか。
It is important that students of statistics take time to consider the ethical questions that arise in statistical studies. How prevalent is fraud in statistical studies? You might be surprised—and disappointed. There is a website dedicated to cataloging retractions of study articles that have been proven fraudulent. A quick glance will show that the misuse of statistics is a bigger problem than most people realize.
英語のヒント
統計学を学ぶ学生には、統計研究で生じる倫理的な問題について、時間を取って考えることが重要である。不正はどのくらい広まっているのだろうか。驚き、落胆するかもしれない。不正と判明した研究論文の撤回を記録する専門のウェブサイトがある。ざっと目を通すだけでも、統計の誤用が多くの人の想像より大きな問題であると分かる。
Vigilance against fraud requires knowledge. Learning the basic theory of statistics will empower you to analyze statistical studies critically.
英語のヒント
不正に対する警戒には知識が必要である。統計学の基礎理論を学べば、統計研究を批判的に分析する力が身に付く。
Example 1.22例題 1.22
Describe the unethical behavior in each example and describe how it could impact the reliability of the resulting data. Explain how the problem should be corrected.
各例の非倫理的な行為を挙げ、それが得られるデータの信頼性にどのような影響を及ぼすか述べよ。問題をどう是正すべきか説明せよ。
A researcher is collecting data in a community.
ある研究者が地域でデータを集めている。
  1. The researcher selects a block where they are comfortable walking because they know many of the people living on the street.
    研究者は、通りの住民に知り合いが多く、安心して歩ける街区を選ぶ。
  2. No one seems to be home at four houses on the route. They do not record the addresses and do not return at a later time to try to find residents at home.
    訪問経路上の4軒は留守のようである。研究者は住所を記録せず、住民に会うため後から再訪することもしない。
  3. The researcher skips four houses on the route because they are running late for an appointment. When they get home, they fill in the forms by selecting random answers from other residents in the neighborhood.
    研究者は、約束の時間に遅れそうなので、経路上の4軒を飛ばす。帰宅後、近所のほかの住民の回答を無作為に選んで用紙を埋める。
Solution解き方
  1. By selecting a convenient sample, the researcher is intentionally selecting a sample that could be biased. Claiming that this sample represents the community is misleading. The researcher needs to select areas in the community at random.
    都合のよい標本を選ぶことで、研究者は偏りうる標本を意図的に選んでいる。この標本が地域を代表すると主張するのは誤解を招く。研究者は地域内の区域を無作為に選ぶ必要がある。
  2. Intentionally omitting relevant data will create bias in the sample. Suppose the researcher is gathering information about jobs and child care. By ignoring people who are not home, They may be missing data from working families that are relevant to her study. They need to make every effort to interview all members of the target sample.
    関連するデータを意図的に省けば、標本に偏りが生じる。仕事と育児について情報を集めているとしよう。留守の人を無視すると、研究に関係する、仕事を持つ家庭のデータが抜け落ちるかもしれない。対象標本の全員に面接できるよう、あらゆる努力をすべきである。
  3. It is never acceptable to fake data. Even though the responses the researcher are “real” responses provided by other participants, the duplication is fraudulent and can create bias in the data. They researcher needs to work diligently to interview everyone on their route.
    英語のヒント
    データの捏造は決して許されない。たとえ使う回答がほかの参加者の「本物の」回答でも、複製は不正であり、データに偏りを生じさせうる。研究者は経路上の全員に面接するよう、勤勉に取り組む必要がある。