【お詫びと訂正】
2022年１月25日 現代人文社

季刊刑事弁護編集部

季刊刑事弁護109号（ 2022年１月発行）の特集「量刑グラフに向き合う」に掲載いたしました高橋信先生のご論考「統計学から量刑グラフを考える」につきまして、下記の通り訂正をいたします。
このような誤りが生じたのは、編集部で修正作業途中のご論考を編集部の作業上のミスにより掲載してしまったためであり、全責任は編集部にあります。
ここに、高橋先生と読者の皆様に多大なるご迷惑をおかけいたしましたことを、衷心よりお詫び申し上げます。
今後はこのようなことがないよう、作業手順の見直し等を行い、十分に注意して編集作業にあたってまいります。
記高橋信「統計学から量刑グラフを考える」季刊刑事弁護109号（2022年）
誤：46頁左段上から８〜９行目……世界を想像していただきたい。
気づくと、殺人既遂について、……
↓
正：……世界を想像していただきたい。
〈改行なし〉気づくと、殺人既遂について、……
誤：
46頁右段上から11行目
いまの例だと第１判決の量刑である↓
正：
いまの例だと、第１判決の量刑である
誤：51頁右段下から３行目〜52頁左段上から２行目
それでは始めよう。理解のしやすさを考慮し、２つの例を想像してもらった後で本題に入る。
例の1つめ。という世界での量刑について、推測統計学の観点から検討した試論である。
母集団として、……
↓
正：という世界での量刑について、推測統計学の観点から検討した試論である。
それでは始めよう。理解のしやすさを考慮し、２つの例を想像してもらった後で本題に入る。
例の１つめ。母集団として、……
＊次頁から訂正後のご論考を掲載しております。
＊訂正後のご論考は小社ウェブサイトからダウンロードできます。
〈http://www.genjin.jp/news/n45450.html〉

以上

特集１

量刑グラフに向き合う統計学から量刑グラフを考える
高橋 信 たかはし・しん 著述家（統計学）
はじめに

現在の裁判員裁判では図３を裁判員に見せているといえる2。そのうえで、量刑グラフと名づけられた図

裁判員裁判において、量刑グラフやそれに類する３が２件目の裁判員裁判の量刑の目安にされ、それ情報を裁判員に一切提示せず、過去の事例などを

ら２件の量刑データからあらためて描かれた量刑グ

まったく気にすることなく自由に量刑を決定してもらラフが３件目の裁判員裁判の量刑の目安にされ、とう世界を想像していただきたい。つまり、第１判決

いう連鎖が続いているわけである。裁判所の見解がの量刑は第２判決の量刑にまったく影響を及ぼさな「量刑資料に示される量刑傾向は、一定程度は量刑いし、第１判決と第２判決の量刑は第３判決の量刑（責任の枠）の目安として尊重されるべきものというにまったく影響を及ぼさない、そういう連鎖が続いてことになろう」3というものなので、アンカリング効果4

いく世界を想像していただきたい。気づくと、殺人を踏まえると、いまの例だと、第１判決の量刑である既遂について、第１判決から第300判決までの300「 17年」をある程度の目安として今後の同種の量刑

件の量刑データが蓄積されていたとしよう。それにが決定されていくと考えられる。

基づいて描いたグラフが、ヒストグラムと呼ばれる図１である。縦軸は、300件中何件という、割合を意確認しておこう。第ｎ判決における量刑データをXｎとする。現在の裁判員裁判では、味する。横軸の意味は、量刑である1。図２は、先述した第１判決から第300判決までの300件のうち、第１判決から第５判決までの量刑をグラフ化したも

αXｎは、X１とX２と……とXｎ-１の影響を受け、Xn+1に影響を及ぼす。

のである。最も長い棒は「９年」であり、図１のそれである「12年」とは一致していない。図３は、先述しという状況にある。一方で図１と図２と図３の状況は、た第１判決から第300判決までの300件のうち、第つまり「第１判決の量刑は第２判決の量刑にまったく

１判決の量刑をグラフ化したものである。

影響を及ぼさないし、第１判決と第２判決の量刑は図中の平均値と中央値と最頻値については次節で説明する。
筆者は次のように仮定してこの一文を書いた。
「量刑グラフは“過去の” 裁判員裁判の量刑データからなる→ということは、たとえば殺人既遂における“本邦初の” 裁判員裁判では、“過去の” 裁判員裁判の量刑データが存在しない→ということは殺人既遂における“本邦初の” 裁
判員裁判は、量刑グラフやそれに類する情報を裁判員に一切提示せず、過去の事例などをまったく気にすることなく自由に量刑を決定してもらう、図３の世界に等しい」。
3 司法研修所編『裁判員裁判における量刑評議の在り方について』（法曹会、2012年）26頁。
4 綿村英一郎＝分部利紘＝佐伯昌彦「量刑分布グラフによるアンカリング効果についての実験的検証」社会心理学研究30巻１号（2014年）
11〜20頁。
1

2

46

Quarterly Keiji-Bengo no.109 spring 2022

［特集 1］量刑グラフに向き合う
図１ 第300判決まで

図２ 第５判決まで

1

1.0

平均値：11.9
中央値：12
最頻値：120.8

図３ 第１判決のみ
1.0

平均値：12.8
中央値：10
最頻値：9

0.8

0.8

0.6

0.6

0.6

0.4

0.4

0.4

0.2

0.2

0.2

0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

0.0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

0.0

平均値：17
中央値：17
最頻値：17

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

第３判決の量刑にまったく影響を及ぼさない」というディアによる内閣支持率調査における母集団は、日

状況は、

本の有権者 “全員” が該当する。

β Xｎは、X１とX２と……とXｎ-１の影響を受けず、

２

Xn+1に影響を及ぼさない。

そもそも統計学とは？
統計学とは、標本のデータから母集団の状況を推論する学問のことである。適切な推論がなされるたというものである。つまりαの世界とβの世界はまっ

めには、標本に属する人々は母集団から無作為に選たくの別物である。したがって、実際に試行してみ出されていることが、要するに標本は母集団の精巧ないことにはわからないとはいえ、量刑についての双なミニチュアになっていることが必須である。

方のグラフはかなり異なる形状になるであろう。

実は統計学という学問は２種類に大別され、推測αの世界とβの世界がまったくの別物なのは言わ

統計学と記述統計学からなる。前段落における定義れるまでもなく理解していたという人もいる一方で、は推測統計学についてのそれである。では記述統計「甚だ」でなく「些か」という程度ではあろうが、２

学はどういうものかといえば、「 2021年における新つの世界を混同していた人もいる可能性は否定でき

潟県内の倒産件数」とか「歴代法務大臣の死刑執行ないと筆者は想像する。後者の場合は、本稿を契機

命令数」とか「２年３組における英語の期末試験のとして、頭の中を整理していただきたい。

平均点」といった、母集団の状況を推論するという

本稿では、現在の裁判員裁判がそうであるのだか

発想がないというかそもそも母集団と標本という発ら当然ではあるのだけれども、αの世界に基づいて想のない、データを集計するだけの学問のことであ話を進めていく。なお、参考までに、βの世界がおる。

およそどういうものかを最終節に記した。

量刑グラフは、これまでの量刑を集計してグラフ化したものなので、記述統計学の範疇に属する。

統計学の基礎知識
本稿のこれ以降を読むうえで必要な、統計学の基

３

平均値と中央値と最頻値
平均値も中央値も最頻値も、データ全体の雰囲

礎知識を説明する。

気を表現するためのものである。

１のデータで説明する。平均値は、みなさんもご存じ

平均値と中央値を「４と７と１と16と２」という５個母集団と標本統計学という学問では、調査の対象にすべき人々のように、「(4+7+1+16+2)/5=6」である。中央値は、“全員” からなる集団を母集団という。母集団から選値の小さな順にデータを並べた際に真ん中に位置す

出された人々からなる集団を標本という。たとえばメる値であり、いまの例だと４がそれである。ちなみに
Quarterly Keiji-Bengo no.109 spring 2022

47

「４と７と１と16と２と５」という６個のデータの中央

図５ 棒の横幅が10

値は、真ん中に位置する２個のデータの平均値である、「(4+5)/2=4.5」である。
平均値には、異様に大きかったり小さかったりするデータがあると値を引きずられるという弱点がある。たとえば、ある会社のある部署の６人によるボウリング大会の結果が「 229と77と59と95と70と88」であったとする。平 均 値は103であり、中央 値は82.5である。６人中５人のスコアが２桁であることを

図６ 棒の横幅が５踏まえると、いまの例では中央値のほうがデータ全体の雰囲気を表現できているといえる。
最頻値を「４と７と１と16と16」という５個のデータで説明する。最頻値は、データの個数の最も多い値であり、いまの例だと16である。
「わんこそばの杯数」のような、データの個数を数えられる場合に用いられる。
４

図７ 棒の横幅が２

正規分布
表１に記されているのは、兵庫県の中学３年生“全員” が受けた、ある英語のテストの結果である。表１のデータに基づくヒストグラムが図４である。横軸が意味しているのは英語のテスト結果である。棒の横
幅は０点から始まる10点刻みであり、各刻みの中央の値が横軸に記してある。縦軸は割合を意味する。
表１ 母集団のデータ
生徒１
生徒２
⁝
生徒31772
平均点

英語のテスト結果
42
91
⁝
50
56

図８ 確率密度関数

図４ ヒストグラム
図９ 正規分布

図５〜図８に注目していただきたい。棒の横幅を狭めるほどヒストグラムの輪郭がなめらかな曲線に近48

Quarterly Keiji-Bengo no.109 spring 2022

［特集 1］量刑グラフに向き合う

づいていく。この、棒の横幅を狭めていって最終的

本稿の冒頭の図１を見ていただきたい。図１のように到達する曲線を、確率密度関数（図８）という。

に左右対称に近い場合は、「ピーク」（最頻値）も平

統計学では、後述するように、正規分布と呼ばれる図９の確率密度関数が重視されている。正規分

均値も中央値もほぼ一致する。図２のように左右対称とはいえない場合は、それらが異なる。

布は数式できちんと定義されているのだが、複雑な

前節で説明したように、異様に大きかったり小さので、本稿では記さない。ともあれ正規分布の形状

かったりするデータがある場合には、平均値よりもは、平均値を境に左右対称である。

中央値のほうがデータ全体の雰囲気を表現できると正規分布について注意が２つある。１つめ。何かいえる。ただし気をつけるべきは、平均値と中央値のデータでヒストグラムを描き、なおかつ棒の横幅をと最頻値を使い分ける学術的な基準というか決まり

狭めていったら、その究極の姿が正規分布に完全にがないことである。

一致することが現実にありうるかといえば、ありえな
い。しかし、たとえば「神奈川県の高校１年生男子

２

量刑グラフの形状と量刑判断“全員”の身長」や「京都府の小学４年生女子“全員”の50m 走のタイム」など、正規分布に一致するとみ【 Q2】 量刑グラフは多くの場合、正規分布からなせそうな気のするデータが世の中には少なくない。

外れた形状となる。さらに、「ピーク」がいくつもそれゆえ正規分布は統計学で重視されているし、正認められるような形状となることもある（ピラミッド

規分布に一致する（とみなせる）という前提でいろい

型ではなく、山がいくつもあるような形状）。このろな分析手法が考案されている。２つめ。正規分布

ような場合に、上記のように「ピーク」をもとに当に一致する（とみなせる）かどうかの議論の対象は、該事案での量刑を考えていく手法は通用するとい標本のデータでなく母集団のデータである。この、えるであろうか。通用するとして、それが統計学上、正規分布の項を読み返していただきたい。“全員”と正しいといえるであろうか。

いう文言を３回使っている。母集団のデータであることを強調するためである。

【 A2】 前節で説明したように、正規分布に一致する（とみなせる）かどうかの議論の対象は母集団のＱ＆Ａデータである。したがって量刑グラフの形状が正規

１

いといえる。そもそも量刑グラフは、第１節で説明し

平均値と中央値と最頻値の使い分け分布に似ているかどうかという議論は意味をなさなたように、母集団と標本という発想のない、記述統【 Q1】 量刑判断で量刑グラフを用いる場面では、計学の範疇に属する。よって、形状がたとえば正規

一番高い山（一番宣告された件数の多い刑期●

分布風であったとしても２こぶラクダ風であったとし年）の部分を「ピーク」と捉え、その「ピーク」の年ても、過去の量刑を集計してグラフ化した結果がこ数を、そのグラフを構成する犯罪類型の刑期の目れであるという事実を淡々と裁判員に受け入れても安とした上で、その犯罪類型の平均的な事案（中らえばいい。

程度の事案）よりも重いか軽いか、という評価を、裁判所は、先述したように「量刑資料に示される

ピークとなる刑期との差に反映し、具体的な刑量刑傾向は、一定程度は量刑（責任の枠）の目安と期を定める方法が取られることがある。このようなして尊重されるべきものということになろう」とは述「ピーク」から考える手法と、中央値や平均値をべているものの、「ピーク」を目安として量刑を決定とる手法との違いは、それぞれどこにあるのであろすべきだとは述べていないと思われる。量刑グラフのうか。

形状におけるどの部分をどのように目安とするか、あるいは量刑グラフのもとになった量刑データの平均【 A1】 前節で説明した最頻値が、質問文で言うと値と中央値と最頻値のどれを目安とするか、それはころの「ピーク」である。

裁判員が判断することであり、統計学とは無関係でQuarterly Keiji-Bengo no.109 spring 202249

ある。言いかえると、これは統計学の埒外の話であては重過ぎる」かどうかを誰が判断するのかという問るが、量刑を検討するにあたって裁判員は何を目安

題には触れない）。

とするものなのか、その研究が待たれるように思う。
４
３

信用に値するデータの個数

量刑グラフの提示と「ピーク」の先鋭化【 Q4】 量刑データベースにはさまざまな種類の【 Q3】 量刑グラフを見せられることによるアンカ

犯罪が登録されている。犯罪によっては発生件数

リング効果が生じると仮定した場合、アンカリングが少なく、したがってデータベースにおける件数

効果の影響下で宣告される刑は、見せられた量刑が少ないものもある。このように件数が少ない罪グラフの中央値（あるいは「ピーク」の値）に寄っ名であっても、件数が多い罪名と同じようにグラフていくことが想定される。このような判断が何回も化して「ピーク」を定める、という判断手法に、統繰り返され、その判断により下された刑のデータ

計学上の問題点はないであろうか。統計的な分析

も量刑グラフに集積・統合されていくことにより、にあたっては、最低でもこれくらいの件数がないと量刑グラフは次第に「ピーク」の値のみが突出してデータとしての信憑性がない、というような限界が高くなるような形で先鋭化していくことが推測されあると考えるべきであろうか。

る。
仮にこのような推測が正しい場合、アンカリング【 A4】 本稿に限らず、いろいろな分野の方から、効果の影響を受けた上で形成されていったグラフ

データの個数がいくつくらいなら信用に値するのかとを用いることについて、統計学の見地からどのよういう質問をしばしば受ける。何通りかの回答がありな指摘が可能であろうか。

うるのだが、今回のQ4に対しては「そのような基準はない」が答えである。たしかにデータの個数が少【A3】 仮に推測が正しいとする。それはつまり、ないと「ピーク」は生じにくいといえる。たとえばデー
タが３個だけだと、長さが１である３本の棒からなる

・第10判決までを反映させた量刑グラフにおける量刑グラフが描かれる可能性は十分にある。しかし、「ピーク」の棒の長さは６（割合でいうと0.6）データの個数がいくつくらいなら信用に値するかとい・第50判決までを反映させた量刑グラフにおけるうと、繰り返しになるが、そのような基準はない。

「ピーク」の棒の長さは35（割合でいうと0.7）

量刑データが３個しかなく、それらに基づく量刑・第100判決までを反映させた量刑グラフにおけるグラフは長さが１である３本の棒からなるとする。こ「ピーク」の棒の長さは80（割合でいうと0.8）の量刑グラフの形状におけるどの部分をどのように目安とするか、あるいは量刑グラフのもとになった量といった雰囲気になることを意味する。第ｎ判決の刑データの平均値と中央値と最頻値のどれを目安と量刑データであるXn は、X1とX2と……とXn-1の影響

するか、それは裁判員が判断することであり、統計を受ける。したがって過去の量刑判断との公平は保学とは無関係である。

たれると筆者は考える。
ただし気になることがある。X2もX3も……もX n も５“第３の変数” と量刑との関係影響を受けるのであるから、X1の値の大小は決して50

看過できない。すなわち、X1の値の違いによって将【 Q5】 検索因子を入力しながらグラフを検索して来の「ピーク」の値も違ってくる可能性がある。たと

いくと、ある因子に該当するか否かにより、量刑

えば、X1の値が大きめであったがゆえに、本来その傾向が重くなっているように見えることがある。たような犯罪に対する量刑としては重過ぎる箇所に先とえば、「凶器」の因子に「あり」と入力すると、そ鋭化した「ピーク」ができていってしまうといった可れを入力しない場合とを比較して、「ピーク」が右能性がある（「本来そのような犯罪に対する量刑とし方（刑期が重い方）にずれる、というような具合でQuarterly Keiji-Bengo no.109 spring 2022

［特集 1］量刑グラフに向き合うある。しかし、実際に個々の事案を見てみると、「凶

量刑グラフを見せ、再犯なら再犯の量刑グラフを見器」が「あり」か否かというのとは別の共通の因子せることで、凶器を使用しても使用しなくても量刑のが、量刑傾向が重い事件に共通して見られること

傾向は変わらないことが裁判員に理解してもらえるがある。つまり、「凶器」の因子に「あり」と入力すはずである。しかし現実の裁判員裁判では、“第３のると、全体の傾向が重くなることはわかっても、そ変数” があるかどうか、あったとしてどれなのか、容の相違が、入力した因子によって生じる差なのか、易にはわからないであろう。

因子以外の条件が作用して生じている差なのか、“第３の変数” があるかどうか、あったとしてどれ

表面上は区別ができない、といった問題が生じる。

なのか、それを知るためには、「裁判員量刑検索シ

このようなリスクに対しては、どのように対処すステム」に蓄積されているデータを相手にいろいろとべきであろうか。また量刑グラフを活用する上で、集計してみる必要がある。

上記リスクは、統計学上どのような不都合を生む可能性があるだろうか。

βの世界【 A5】 下表は、第20判決までの量刑データについてまとめたものである。
全体（初犯＋再犯）
使用
凶器
使用せず
初犯
凶器

使用
使用せず
再犯

凶器

使用
使用せず

量刑
10年以上 10年未満
７
３
６
４
量刑
10年以上 10年未満
１
１
３
３
量刑
10年以上 10年未満
６２
３
１

第 n 判決における量刑データをX nとする。現在の裁判員裁判では、第１節で説明したように、10年以上の割合

αXn+1に影響を及ぼす。

7/(7+3)=0.7
6/(6+4)=0.6
10年以上の割合
1/(1+1)=0.5
3/(3+3)=0.5

Xｎは、X１とX２と……とX n-1の影響を受け、という状況にある。
そもそも量刑グラフを見せる行為は妥当な量刑の導出に有益なのであろうか、むしろ妥当な値からのズレを誘発する原因になっていたりする可能性はな

10年以上の割合
6/(6+2)=0.75
3/(3+1)=0.75

いのであろうか、そのような疑念を抱いている人もいると思われる。そこで試しに本節では、量刑グラフ
はもちろんのことそれに類する情報を裁判員に一切全体の集計結果に注目すると、量刑が10年以上提示せず、過去の事例などをまったく気にすることなの割合は、凶器を使用した場合のほうが大きめであく自由に量刑を決定してもらう世界を想像してみたる。しかし初犯だけの集計結果を見ると、凶器を使い5。本節は、用した場合と使用しなかった場合の割合は等しいことが、言いかえると「凶器」と「量刑」という２変数はまったく関連していないことがわかる。再犯だけβ

X n は、X1とX2と…とX n-1の影 響を受けず、Xn+1に影響を及ぼさない。

の集計結果を見ても、初犯と同様に、「凶器」と「量刑」という２変数はまったく関連していないことがわという世界での量刑について、推測統計学の観点かかる。いまの例における「初犯 or 再犯」のような“第ら検討した試論である。

３の変数” の影響で２変数の間に架空の関連が生じてしまう現象を、交絡という。
いまの例では、当該裁判員裁判が初犯なら初犯のそれでは始めよう。理解のしやすさを考慮し、２つの例を想像してもらった後で本題に入る。
例の１つめ。母集団として、日本の小学２年生女

5 量刑グラフは提示しないけれどもそのもとになった量刑データは提示するという世界の想像もひとつの考えではある。しかし意義に乏しいと筆者は考える。なぜなら量刑評議の場において実際に量刑データのみが提示されたなら「数字の羅列でわけがわからなくて量刑判断の参考にならない→だから量刑データをグラフ化しようではないか」という展開になり、量刑グラフを提示している現状と何も変わらない世界の話になると予想されるからである。

Quarterly Keiji-Bengo no.109 spring 2022

51

子 “全員” を仮定する。日本の小学２年生女子の身筆者には判断できない。理由は次のとおりである。

長は学校ごとに測定されているはずである。したがっ質問が「最寄りのコンビニまで歩いて何分くらいでて、身長が記されている“日本のすべての小学校”のすか？」というものであったなら、誰もが容易に回答

名簿を入手すれば、母集団における身長の平均値をできるであろう。その一方で、いま述べた、「妥当な算出できる6。
そうはいってもそれらの名簿の“すべて”量刑はどれくらいですか？」という質問はどうであろを入手するのは困難である。
「ならば、全国の小学

うか。これまでの人生で量刑について考えたことの校から無作為に何校かを選出し、それらの名簿を入ない人がほとんどであり、「そんなことを訊かれても手して平均値を算出すれば、母集団のそれに近似し……」と甚だ困惑するのではなかろうか。ただし事件た値を得られるに違いない！」と考えるのが、そしてのあらましを伝えたうえで「妥当な量刑はどれくらい

実際にそういう結果を得られる（と信じる）のが、（推ですか？」と訊いたなら、「いくらなんでも20年は度測）統計学という学問である。

が過ぎる」といった、量刑相場感らしきものが心に例の２つめ。母集団として、日本の小学２年生女
子 “全員” を仮定する。日本の小学２年生女子の腕芽生える可能性は低くないかもしれない。
量刑相場感らしきものは、「いくらなんでも20年は立て伏せの回数は、学校にもよるであろうとはいえ、度が過ぎる」「更生のチャンスを考えると、さすがにおそらくほとんど測定されていない。したがって、腕５年は長すぎるのでは？」「１年ぐらいで反省するわ

立て伏せの回数が記されている“日本のすべての小けがない！」といった具合に、ゆるやかなものである

学校”の名簿を入手しようにもそのような名簿はほぼと思われる。換言すると、「絶対に４年が妥当だ！」

存在せず、母集団における腕立て伏せの回数の平などと断言できる人がそれなりにいるとはきわめて考均値を算出できない。
「ならば、全国の小学２年生

えにくい。となると各人の回答は、「長くて５年くらい」

女子から無作為に何人かを選出し、各人に腕立てや「２年前後」などの、範囲として得られるのではな

伏せをさせてその回数の平均値を算出すれば、母集

かろうか8。範囲からなるデータ群の平均値は算出で団のそれに近似した値を得られるに違いない！」と考きないし、それゆえ、母集団の平均値は推定できなえるのが、そして実際にそういう結果を得られる（とい。

信じる）のが、（推測）統計学という学問である7。

これまでの人生で量刑なんて考えたこともなかっ

それでは本題に入る。母集団として、裁判員とした人々の心に量刑相場感らしきものが事件のあらまて選出される可能性のある人々“全員” を仮定する。

しを聞いた後に初めて芽生え、ただし「絶対に４年裁判員として選出される可能性のある人々の考えるが妥当だ！」などと断言できるほどのものでなく「せい「名門大学を卒業したものの就職活動に失敗してぜい２年前後ってところじゃないかなあ……」といっ

非正規社員としての日々を余儀なくされていた者によた漠然とした範囲にすぎず、しかも強い根拠も自信

る、おもちゃの拳銃によるコンビニ強盗未遂に対すもないので各人の考えた量刑は合議で（おそらく容る妥当な量刑」は、誰からも測定されていない。し易に）揺らぐ。要するに各人の考えた量刑は、身長たがって母集団における妥当な量刑の平均値を算出

とか体重といった確固たる物理量でなく、心理的なできない。
「ならば、裁判員として選出される可能性量である。そのような頼りないデータを額面どおりにのある人々から無作為に何人かを選出し、妥当な量受け取ってもいいのか、なおかつ加減乗除をなして刑を各人に言わせてその平均値を算出すれば、母もいいのか？

集団のそれに近似した値を得られるに違いない！」という推論は成立するであろうか。成立するかどうか、
実際のところ、病気療養中で測定不能な児童がいるといった点を考慮すると、日本の小学２年生女子 “全員”の身長のデータが名簿に記載されているわけではなかろう。のみならず各校の測定日時が当然に一致しない点も踏まえると、そもそも「日本の小学２年生女子 “全員”の身長の平均値」の定義もそれに沿ったデータの取得も容易でないのが想像できる。身長について論じるのが本節の主眼ではないので、深入りしないでおく。
7 これと同様の発想でなされているのがメディアによる内閣支持率調査である。
8 妥当な量刑を検討すべき事件がよほど凄惨をきわめるものであったなら、範囲でなく、死刑という判断がほとんどを占めるかもしれない。
652

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