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最近読んだテキストで、本当に「目からうろこ」があって、「解析する前に図示せよ」というもの。
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臨床研究はともすると計画経済的に最初から全部プラニングして、途中でデータの概要見ちゃダメ、的なドグマがあるけど、（そのメリットが多々あることは認めた上で）そればかりだと大事なものを見落としてしまってる可能性もあるのだとあらためて気づきました。
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基礎の実験とかではむしろしょっちゅう起きていることなんじゃないのかな。好例はペニシリンの発見とかですが。
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昔から素朴な記述疫学データはとても大事にしていて、ここでざっくりした「現象」を掴み取る。現象そのものから学ぶことはとても多い。
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ただ、単純なヒストグラムや相関図から単純な「物語」を作っちゃうというのがノビスにありがちな誤謬。現象ー＞物語（あるいは因果）にはかなりの飛躍があり、そこにはそれこそちゃんとした解析が必要なのです。言い過ぎ、語りすぎの誤謬はとても多い。
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昨日もCOVIDの死亡と感染数の相関を見せましたが、あれはあくまでざっくりな相関図に過ぎず、何が起こっているかをそこそこ示してくれますが、その真相、深層、「なぜ」的な疑問には少しも答えてくれません。ここでやるべきはたくさんの仮説を立ててみて、そのプラウジビリティを追求することです。
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単純に言えば、「大阪が○なのは☓だからじゃないの？」といった素朴な仮説に、「でも他の自治体でも○は起きてるわけで、それじゃ説明できないだろ」とツッコむ。素朴に物語作って、だから大阪はー、と飛びつかないのが大事。
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語りうることと語り得ないことをきちんと峻別することは、単純な雄弁さよりもずっと大事なことだと思います。
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