情報・データ

総務省の家計調査によると、2 人以上の世帯の貯蓄の平均値は、2025 年で 2,059 万円でした。この数字を見て、「そんなに持っている家庭が普通なの?」と思った人もいるかもしれません。

実は、貯蓄が平均値を下回る世帯は 66.1% で、約 3 分の 2 を占めています。貯蓄がとても多い一部の世帯が、平均値を引き上げているからです。貯蓄のある世帯を少ない順に並べたときの真ん中の値、中央値は 1,264 万円です。

平均値や中央値は中学で、分散や標準偏差、散布図と相関係数は数学 I の「データの分析」で学びます。散らばりの大きいデータでは、平均値だけを見ると実態を見誤ります。大学の統計学では、データの形を見てから、どの数字で全体を代表させるかを決めます。

同じことは、給料や家の値段の数字にも当てはまります。ニュースで「平均」を見たときは、中央値も出ているか、どんな人が含まれているかを確かめてください。それだけで、数字の印象に流されにくくなります。

アイスクリームがよく売れる日ほど、水の事故も多くなります。2 つの数字は一緒に動きますが、アイスが事故の原因ではありません。暑い日には、アイスを買う人も水辺に行く人も増える、と考えるのが自然です。

数学 I では、散布図と相関係数で、2 つの数字がどれだけ一緒に動くかを測ります。経済学では、その先の「原因と結果」を知りたい場面が多くあります。ところが社会では、薬の試験のように人を 2 つの組に分けて試すことが、簡単にはできません。

そこで使われるのが自然実験です。1990 年代のはじめ、アメリカのニュージャージー州は、最低賃金を時給 4.25 ドルから 5.05 ドルに上げました。カードとクルーガーは、上げなかった隣のペンシルベニア州東部と、ファストフード店で働く人の数を比べました。結果は、それまでの研究と違い、働く人の数への影響は見られないというものでした。

2021 年のノーベル経済学賞は、カード、アングリスト、インベンスの 3 人に贈られました。自然実験を使えば、社会の大切な問いに答えられることを示した研究です。大学の計量経済学では、こうした方法で原因と結果を確かめる技術を学びます。

高校の情報 I では、データを集めて整理し、分析して結果を表す方法を学びます。数学 I の「データの分析」でも、コンピュータなどを使って、データを表やグラフに整理することを学びます。経済の統計は数百行、数千行の表になることが多く、手計算では追いつきません。

大学のゼミでは、e-Stat などから表を取り出し、表計算ソフトやプログラミング言語で集計・分析することがよくあります。使う道具は、大学やゼミによって異なります。都道府県ごとの数字を 1 枚の散布図にするだけでも、新しい問いが生まれます。

情報 I のプログラミングで学ぶ、くり返しや条件分岐は、データの集計にそのまま使えます。47 都道府県の中から条件に合うものだけを数える作業も、数行のプログラムで終わります。手作業でのまちがいも減らせます。

総務省などは、高校生や大学生を対象に「統計データ分析コンペティション」を開いています。地域の統計をまとめた教育用のデータセット「SSDSE」を使い、分析の論文で競います。2026 年度で 9 回目の大会で、高校生の部もあります。

多くの大学の経済学部では、1 年生で統計学入門を、2 年生で計量経済学を学びます。数学 B の「統計的な推測」で学ぶ推定や仮説検定は、大学の統計学の中心です。一部の人を調べた結果から、全体についてどこまで言えるかを、数学で判断します。

数学 B は、数列・統計的な推測・数学と社会生活の中から選んで学ぶ科目なので、統計的な推測を学ばない高校生もいます。その場合も、大学 1 年の統計学の授業で基本から学べます。日本学術会議の参照基準も、入学後の導入の教育として、情報処理や統計処理の力を伸ばす授業が効果的だとしています。

3・4 年生のゼミや卒業論文では、自分で問いを立ててデータを集め、分析します。地元の商店街のにぎわい、奨学金と進学、最低賃金と雇用など、身近な問いがそのまま研究のテーマになります。