平均への回帰の誤解とは
平均への回帰の誤解は、
極端な結果の後に平均的な結果が出やすい現象を、
因果や予測可能な変化と誤って解釈する傾向を指します。
何が起きるか（現象レベル）
極端な結果の後に通常値が出ると、
「何かが改善・悪化した」と解釈されやすくなります。
FXでの出方（行動に現れる例）
- 大勝ち後に成績が落ちた理由を探す
- 連敗後の回復を手法改善の成果と捉える
- 極端な期間だけを評価対象にする
- 自然なブレを意味づけする
起きやすい条件
- 成績の振れ幅が大きいとき
- 短期間のデータで評価している場合
- 改善施策を直後に入れた場面
- 統計的分布を意識していない状態
自然回帰と因果の混同
この誤解では、
自然な分布の揺り戻しが、
介入や判断の成果と結び付けられます。
チェック項目（自己点検）
- 評価期間は十分に長いか
- 極端な値だけを見ていないか
- 分布全体を確認しているか
- 介入前後で比較対象が妥当か
対処の方向性（分布で評価する）
- 平均・分散をセットで確認する
- 単発の極端値を重視しない
- 複数期間での比較を行う
- 因果判断を急がない
関連バイアス
- 結果バイアス
- 小数の法則
- 確証バイアス
まとめ
平均への回帰の誤解は、
自然な揺り戻しを意味づけしてしまう点に特徴があります。
分布全体で評価することで、誤認を避けやすくなります。
コメント