どうやって糖尿病や健康に関するデータを正しく読む？
健康番組、ネットの健康ニュース、健康雑誌…世の中にはありとあらゆる健康に関する情報が溢れています。
糖尿病に関する情報も例外ではなく、さまざまなデータをいったいどう解釈したらいいのか悩むこともあるでしょう。
実はああいうデータは、情報発信者の「意図」によってどんなふうにでも解釈することができちゃったりするんですけど、その意図が分からないと発信者の思うツボになります💦
まぁはっきり言ってしまうと、何かを売っている会社はデータを「その商品を買わないといけないな」と人々に思わせるためにうまく利用するわけ。
「でも私、難しい勉強なんてしていないから分からないよ～！」という方たちもどうかご安心ください。
今回は、当ブログのにゃご・なごみ・まじめんのような猫でも分かるように（？）なるべく簡単に「糖尿病や健康に関するデータをどう読み取るか」についてお話しようと思います。
そのデータが意味することは何でしょう？
以前は1日に4個の「赤いキャンディ」を食べていた人が今は2個しか食べなくなったとします。それでその人が病気になったら「赤いキャンディを食べなくなったせいだ」と言えるでしょうか？
赤いキャンディをどれぐらい食べているかについてだけ調べても無意味で、実はその人は最近「青いキャンディ」を山ほど食べるようになって、それが原因かもしれませんよね！？
赤いキャンディも青いキャンディも、ただ「色」が違うだけでキャンディであることに代わりがありません。
それなのに赤いキャンディを作って売っているお店の人が青いキャンディについてはあえて調べないで「赤いキャンディをもっと食べましょう！」と言っているとしたら…？
さて今度は黄色いお菓子を例として考えてみましょう。Aさん・Bさん・Cさんは最初、黄色いお菓子を毎日３つずつ食べていました。
当然、3人の1日あたりの黄色いお菓子の平均摂取量は「3個」ということになりますよね。ところがAさんとBさんは1日1個しか食べなくなりました。
そしてどういうわけかCさんは逆に1日に5個も黄色いお菓子を食べるようになり、太ってしまいました。
現在の3人の黄色いお菓子の平均摂取量は「約2.333個（←割り切れない）」ということになりますよね。
AさんとBさんは以前よりずっと食べる量が減り、Cさんだけは以前よりたくさん食べて一人だけ太ってしまいました。
3人の平均摂取量だけを見て「以前より黄色いお菓子を食べる量が減ったのに肥満者が出た！これは黄色いお菓子を食べる量が減ったせいだ！」というのはおかしいと思いませんか？
「たくさんの人の平均」だけを見ても、ひとりひとりがどのような摂取をしているかはまったく分からないのですから…
何が原因か本当に分かるの！？
またAさんがある日から2種類のサプリメントを新たに飲み始めたところ、お腹が痛くなったとします。
Bさんはそれを見て「きっと原因はオレンジ色のサプリに違いない！私は赤白カプセルのほうを1年前から飲んでいるけど何ともないもの」と言います。
またCさんは「違うよ、私は3年前からオレンジ色のサプリを飲んでいるけど元気だもん！悪いのはきっと赤白カプセルのほうだよ」と言うかもしれません。
どちらが原因かは、ひとつずつ中止してみないと分からないのにね。これがさらに３つ４つ…とサプリの数が増えると、原因を特定するのは大変です💦
小学校の理科で習ったように、何かを比較する実験を行う時は比較したい条件「だけ」を変えます。それ以外の条件も変えてしまうと原因が何なのか分からないからです。
とてもたくさんの「条件の違う両者」を比較するときに「原因はきっとあれ１つに違いない！」と口々に言い合ってもまったく意味がないんです。
たとえば「現代」と「昔」ではいろいろな条件が違いすぎますけど、果たして単純に1つの条件だけで比較することが出来るのでしょうか？
サンプル数が少なすぎると結果が偏ります
オセロの石は黒色と白色の面がありますよね。これを放り投げて黒色と白色がそれぞれ何回ずつ出るか調べることにします。
たった5回程度では、たまたま黒色ばかり出ることだってよくあります。でも投げる回数を多くすれば多くするほど、結果は黒色と白色の出る確率が同じに近づきます。
健康番組ではたった数人の人を使って「〇〇を食べると血糖値が下がることが分かりました」などと結論付けていますが、もっと多数の方で実験すれば違う結果になったかもしれません。
また、あまり考えたくないことではありますが、その被験者の数は最初から3人だけだったのか…？過去に『発掘！あるある大事典』ねつ造事件があったのでつい勘繰ってしまいます💦
どういう意図があるのかよく考えよう！
どのような情報にも必ず「発信者の意図」というものがあります。上で挙げた例で言うと、青いキャンディの存在をわざと（？）スルーして「もっと赤いキャンディを食べるべきだ」という結論に導いたりね。
専門家や企業など、いわゆる「頭が良い」方々が情報発信をしているはず。彼らが学生でもやらないような初歩的なミスをそうそうするとは思えません。
つまり彼らは何らかの意図をもって、あえてそのようにミスリードしていることもあるわけです。データの読み方を知らないと、彼らの意図にまんまとはまってしまいます💦
あえてウソをついているわけではなくても、データというものは解釈の仕方によってまったく結論が変わってしまう事だってあります。
どうかみなさんは「そのデータが意味していることが何なのか」を冷静に判断するクセをつけてくださいね♪
