前回の大数の法則で、「データは多いほど信頼できる」と学びました。
今日は、その常識がひっくり返った歴史的事件から始めます。
データは、多ければいいわけではない。
集め方が偏っていたら、量はむしろ毒になる、という話です。
当時、選挙予測の王者だったのが「リテラリー・ダイジェスト」という雑誌でした。
過去の大統領選を連続で的中させてきた実績を持ち、この年はなんと約1000万人に予想ハガキを送付。
約240万人分の回答を集めるという、空前の大調査を敢行しました。
結果の予測は「ランドンの圧勝」。
いっぽう、ジョージ・ギャラップという若手の調査員は、桁違いに小さいサンプルで「ルーズベルトの勝利」を予測しました。