ついてさらに話を続けましょう。統計学とは計算することであるという先入観からすれば意外に思えるかもしれません。今回と次回の連載を通して読んでいただければ、データを十分に「見る」ことが、地に足のついた「計算」をするための第一歩であることがきっとわかっていただけるでしょう。左側の群は実験をする前の状態で、まんまるい形をしています。いま、この生物群にある薬剤を投与して一週間が経過したところ、右側の群のようになったと仮定します。見ての通り、実験前はまんまるだった生物が投与後一週間経つと長細く伸びて楕円形になっていることがわかります。いま「見ての通り〜がわかります」と書きました。気がつき、投与した薬剤にはこの架空生物の形を変える効果があったのだという結論を自然に受け入れるでしょう。仮想実験を見て下さい。左側の群は実験する前、右側の群はこの薬剤を投与して一週間が経過した後を示しています。解釈は大きく異なり、この結果を見た読者の多くは、実験前後でこの生物の形状には「差」があるとはどうしても認められず、この薬剤には体長を伸ばす効果がなかっただろうと結論するでしょう。あることに気づかれるでしょう。統計学の理論をもちだすならば、確かにその通りです。判断をできるだけの知的能力をもっています。素朴統計学とは曖昧(あいまい)さや不確定さをふくむ状況のもとで推論し判断する認知能力の総体を指しています。いう推論様式のルーツはこのあたりにあるのでしょう。上の状況でどのように作動するのでしょうか。どのように認知されているかという点にあります。どちらの実験を見ても、実験前のまんまるな架空生物は体長データ(円の直径)に関してばらつきがあります。生物学的には個体変異に起因するデータの変動です。実験後の結果を見てもやはり群内には体長データ(楕円の長軸)に関するばらつきがあります。