サンプルサイズとはそのようなものです。100回のうち95回、本当のことをいう人。信頼区間とはそのようなものです。正しい推定を出力するコンピュータの数。コンピュータ・ルームで各学生に正規乱数列を与えて、たとえば50%信頼区間を計算させます。真の平均を伝え、自分が求めた信頼区間のなかにそれが入っていた学生に挙手させると、だいたい5割くらいの学生が手を挙げるでしょう。スープを味見するスプーン。スープの味見は小さじで十分。鍋が大きくても関係ありません。サンプルサイズと母集団とはそのようなものです。鍋をよくかき混ぜること。味見の際に大事なのはそれです。標本は無作為でなければなりません。川を歩いて渡るとしましょう。どこかに足がつかない箇所があるとわかったら、その他の場所の水深を調べても仕方がありません。調べる場合、たった一滴の血液で十分です。どの血液の一滴を調べても同じだからです。このように、パラメータの推定に必要なサンプルサイズは、母集団における変動の大きさによって決まります。消防士の数と火災被害。集まった消防士の数が多い火事ほど被害も大きいでしょうが、そこに因果関係はありません。このように、相関と因果は異なります。試験のためのコンサルタント。あなたはいま試験を受けなければなりません。出題範囲には100個の事柄が含まれていて、あなたはどれも知りません(←すごい状況だ)。そこで、友達を二人連れて行くことを許可します。一人目は、たくさんの事柄を知っている友達を選びましょう。2番目に物知りな友達じゃなくて、1番目の友達が知らないことを知っている友達を選ぶのがよいでしょう。回帰における変数選択とはそのようなものです。大事なものを捨ててしまわないよう注意しましょう。大事な情報が含まれていないかどうか注意しましょう。25個もあるなら、少しはこみいった話も出てくるかと思ったのだが、案外に入門も入門レベルな話題ばかりであった。統計学を教えているピンからキリまでのいろんな人に、「講義用の必殺のジョークをひとつ教えてください」という郵送調査をやったら、いろいろ面白かろう。統計学を教えるための25のたとえ。