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2016年2月13日 (土)

データの罠

昨日は朝イチ病院へ。今年初めに行った健康診断の結果を聞きに行っていました。診療開始時間ぐらいに行ったのですが、結構混んでいて…結局2時間待ち。受付開始に行くべきだったかと思いつつ結果の説明を受けました。

「お酒をよく飲むんですか?」と聞かれ「うーん…週3日か4日ぐらいでは?」と思いその旨回答しました。「量はどれぐらいですか?ビールならロング缶以上で多いということになりますが」と聞かれ「うーん…それ以上飲んでいるような…飲んでいないような…出張したときは焼酎1合が標準やしなあ…」と思いつつ「はあ…そんなに飲んでいないような?」と微妙な回答をしました。要はγ-GTPが高いということでした。

帰宅後も多少は気になり、最近酒に弱くなってきたような気がするし、控えないと怖いよなあ…。と心を戒め、もちろん昨晩は晩酌もせず。かみさんは急にそこまでせんでも大丈夫じゃないの?というニュアンスでしたが、とりあえず慎重に過ごしてみました。

今朝、データを見ていたらしいカミさんに「あんたこれ女で登録されてるで」と指摘され、「?」としばらく意味が分かりませんでした。よく見ると、性別が女で登録されたせいで、標準値が女性ベースで判定されていたようです。

もらった高槻市の冊子ではLDLコレステロールとかγ-GTPの標準値に男女の区別はありませんでしたが、プリントアウトされた原データに記載されていたγ-GTPの基準値は男女で倍ぐらいの差異があり、男と考えれば全然セーフ。コレステロールの方も基準値の範囲に入っていました。

少なくとも今日から無理ない範囲で酒を飲むのは良いとして、なんなんでしょうこのいい加減さ。2時間も待ってから結果説明を頂く中で、ヒットしている項目の数値の違和感に気付かない医者って…。時間のムダ。判断しないで表面データ見て語るぐらいは俺でもできる。忙しさの中で健康診断を流し過ぎではないでしょうか。半日ぐらい気にしていたのがバカバカしいです。むしろ結果は郵送で良いのでは…。

事業DDにおける定量分析でも、比べる業種や前提とする業態の理解が違うと何だか分析していてスッキリしなかったりしますが(統計データ自身、どうしても違和感あることが多いですけれど)、まさにそれだなあと。

そういえば銀行員時代を思い返すと、顧客の決算とそれが打ち込まれた信用格付用データを深く考えず、流して格付けしている人もそれなりにいましたね。なぜそういう数値・比率になるのか、考えずに流して作業的にこなしてしまうと、粉飾やらそもそも決算書が間違っていたり(小計などが合わない決算書もたまにある)といった問題を見過ごすこともあります。「活字とかデータを簡単に信用したらアカン」という妙な教訓を得た事件でした。

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