観察データをじっと見つめる私たちは、既知の情報断片を何とかうまくつなぎあわせて未知の説明原理や法則性を導出しようとします。つかむことができたという信念をもつでしょう。この意味で、統計モデルは人間のもつ心理的本質主義を映す鏡であるということができます。この心理的本質主義を含めて、私たちがだれでももっている生得的な認知的傾向は統計的思考にとってプラスの面とマイナスの面をあわせ持っています。正しく作動すれば問題はありません。いう判断ミスを犯すリスクが私たちにはつねにあります。言うべきまちがいです。これから統計モデルをつくろうとする私たちもまた同様の認知的バイアスの危険性がついてまわることを理解する必要があります。そのリスクを疑似体験していただくために、以下ではいくつかの事例をお見せしましょう。抽出された乱数を表します。個抽出する試行は毎回異なる結果を生み出します。一様乱数抽出のある試行の結果です。感じ取ることができたでしょうか。あり、周辺に離れるほど分布密度が低くなる規則性があると感じるかもしれません。データ点が集中していることから、その背後に何か原因があるのではないかときっと推論するでしょう。それらのデータの背後にある母集団は0から1の範囲で等確率に存在する実数集合であると前提しているからです。個の実数間にはまったく何の関連性もありません。誤判断する第一種過誤をうっかり犯してしまいます。数直線の一次元データではなく、平面の二次元データの例をお見せしましょう。つくる平面上に図示したものです。検出できないかもしれません。ようなケースが出現することがあります。認知するのではないでしょうか。線形関係パターンです。認知できたとしても、それは単なる誤解にすぎません。して知られている人間の認知心理的性向がどのように作動するかを示しています。存在を誤って読み取ってしまう人間の心理現象を指す用語です。第一種過誤を犯しやすい心理的本質主義者としてのヒトは容易にポアソン・クランピングの餌食(えじき)になってしまいます。このような認知バイアスによる間違いの事例を列挙してしまうと、人間のもつ直感的能力に対して悲観してしまう読者がいるかもしれません。間違うリスクはあったとしても、人間の生得的認知能力がなかったならば、既知から未知への推論そのものができないこともまた事実であることをここで強調しておきましょう。いう視覚的パターンとして認知してきました。宇宙空間のなかでの実際の星の分布を考えるならば、地上から見上げた星座がそのまま空間的に隣接して並んでいるわけではありません。光年のかなたにあります。星座の体系があればこそ、古代の天文学は発展し、近世の地理学や探検博物学は可能になったのです。既知から未知へのアブダクションとしての統計モデリングに安全な王道はありません。統計モデルをつくる地道な積み重ねが必要になるでしょう。統計モデルがいつかはつくれるという楽観主義は禁物です。モデルはどこにもないのですから。推論の科学である統計学は真理を求めるタイプの科学ではけっしてありません。はてしない推論の連鎖をたどることにより、よりよい説明仮説へと改良し続けることが統計的データ解析の目標です。