経済政策I, 第10回, 2014

講義内容

• 仮説検定
• 真実を見抜きたいけど，間違うことがある．その間違い方には2種類ある．
• 通常，片方のエラーを減らそうとするともう片方のエラーが深刻になる．両方のエラーを同時に減らすには，そもそもの判断材料をもっと充実させなければいけない．

次週

• レジュメ3の残り(逆選択)をやります．

コメントより

• 「2つのエラーの違いがまだよくわからない．どんな事実にどんな判断をしたらタイプIエラーなのか?」
• 講義資料では話をなるべく単純化するために，どういうときにどちらのエラーに分類したらよいかわかりにくくなっています．惑わせてしまいすみません．
• 本講義ではエラーが2種類ある，ということを理解していただくことがとりあえずの目標です．エラーの分類やその詳細が気になる場合は，統計学・計量経済学で仮説検定を学んでいただけるとよいと思います．以下で簡単に補足説明します．
• 「サボったかどうか」を知りたい時には，「サボってない」という仮説を立てて，それが正しいかどうか検証して判断する，という手続きを取ります．「サボってない」という仮説が正しいのに，「サボった」と仮説を否定してしまうことをタイプIエラーと言います．
• 出所は不明ですが，次の画像がわかりやすいと思います．
• 左側(タイプIエラー)は「You're pregnant (妊娠してますな)」という誤診です．右側(タイプIIエラー)は「You're not pregnant (妊娠してません)」という誤診です．
  
• ここでは「妊娠はしていない」という仮説を立て，それを確かめることで，「妊娠したかどうか」を判断しようとしています．
• 「勉強をサボる」，「妊娠」，「生活保護の不正受給」，などのように，「何かが生じている」ことを知りたいとします．「本当は何かが生じている」のに「何も生じていない」と判断してしまう場合，タイプIエラーと考えます．
• たとえば裁判で「犯罪を犯したかどうか」を検証する状況を考えましょう．
• 「無罪だ」という仮説が正しいのにも関わらずそれを否定して「有罪だ」と判断してしまうとき，つまり冤罪が生じてしまうとき，タイプIエラーと考えます．
• 一方，本当は「有罪」なのに，正しくない仮説「無題だ」を支持し，犯罪者を無罪放免してしまうことをタイプIIエラーと考えます．
• 経済学の話に合わせると，たとえば「アベノミクスは景気回復に効果があった」かどうかに関心があるとします．こういうとき経済学者は，統計データを駆使して「アベノミクスでいいことは何も起こらなかった」という仮説を検証します．
• 本当は仮説通りに「アベノミクスでいいことは何も起こらなかった」にも関わらず，「アベノミクスでいいことが起こった」と誤った判断をしてしまうことが，タイプIエラーです．
• 本当は仮説と違って「アベノミクスでいいことが起こった」にも関わらず，「アベノミクスでいいことは何も起こらなかった」と誤った判断してしまうことが，タイプIIエラーです．
• 個人的には，正しい仮説を捨ててしまう方をタイプIエラー，間違った仮説を支持してしまう(間違いを証明しきれない)方をタイプIIエラー，と覚えています．
• 「中間試験の解説助かった」「解説を聞くと間違ってる気がした」「試験難しかった」 
• 試験が終わっても覚えておいていただけるとうれしいです．