最終更新：2026-01-15

概要#

平均値の誤謬とは、平均値という一つの代表値のみに依存して全体を判断し、分布の広がり（分散）や極端な値の影響を無視することによって生じる誤りである。

例と不適切な理由#

例1：川の深さ#

「平均水深50cmの川を、泳げない身長150cmの人間が渡ろうとして溺れた。実際には、最も深い地点は3mあった」。

不適切な理由：平均値は分布の極端な変動を考慮しない。システム設計や安全確認においては、平均ではなく「最悪のケース（ワーストケース）」を考慮しなければならない。

例2：年収の平均#

「この地域の平均年収は1000万円だ。だから誰もが裕福なはずだ。実際には、一人の億万長者と、残りの極貧層で構成されていた」。

不適切な理由：外れ値（極端な値）が存在する場合、平均値は中央値や最頻値から大きく乖離し、実態を反映しなくなる。

対処法#

1. 多角的な統計量の確認：平均値だけでなく、中央値、標準偏差、最大・最小値を併記する。
2. 可視化：ヒストグラムや箱ひげ図を用い、分布の形状を視覚的に把握する。