95%の正解率は0と同じ
どうも。
ラボ畜なようでラボ畜でないちかです。
ラボのしょーもない話はこちら。↓
うちの卒論はいろいろあって8月に提出なのですが、共同研究をしてくださっている他学部の教授とお話ししたらすごく焦りを覚えました。
わたしがデータを一度分類して、その後に教授にプログラムでデータを解析してもらうのですが、教授は解析の前に全部わたしの分類を確認してくださっているそうです。
前回渡したデータは300個くらいのなかに10個くらいはミスがあったと。それも「これはまずいだろ〜」というような。
先生は「失礼な話だけど、学部生さんだから、ミスがあるのは予想の範囲内です。だから僕も確認しました」と。
これに異論はありません。わたしはミスがないなんて胸を張れるほど緻密でないし、正直そこまで真剣に考えていなかったのも事実。
でも、先生の言葉を借りると、もしそのままデータを出して、誰かにミスが見つかったとする。そしたらたった1個のミスで、全部で10個しかなかったとしても、300個全部の信頼性を失うのだと。全部やり直さないといけなくなるのだと。
言われてみればその通りで、ひとつ怪しいところがあれば他も怪しいかもと思ってしまうのは仕方のない話です。
「5%のミスって、ちかさんは、少ないじゃんって思ったでしょ?そうだよね。でもね、研究ってそういう世界なんですよ。All or Nothingの世界なの。95%の正解率は0と一緒なんです」
あぁそうか、と思いました。
今まであまり研究に真剣に向かい合ってこなかったので、考えたことがなかった。
でも、ひとつでもまぁいいか、と見過ごしてしまったら自分のデータも、自分自信も、信頼性を失うことになる。選り好みするのも恣意的な結果を出すのと同じ。
「パッと見ていい結果が出そうでも、精密に整理すると出なかったりする。そういうのはね、よくあることなんです。はじめは落ち込むけど、研究を続けていると慣れてくる。でもむしろ、そんなにポンポン新しい結果が出るほうが怪しいでしょ」
研究は途方もないです。新しい結果なんて全然出ない。
わたしのテーマも先輩の引き継ぎで、正直全然進んでない。
解析手法が精密になっていっているだけです。
学部生の卒論だからそこまでハイレベルなことを求められているわけじゃないけれど、ひとつのミスが信頼性を失うのは仕事でも同じ。
卒論まで気を引き締めて頑張ろうと思います。