さあ！諸君！捕鯨問題だ！

>>>ODAを受けながら反対した国は、たった5カ国。
>>1994〜の授与国で反対国は４カ国だよ。そっちのデータのリンク先もちゃんと呈示してあるぞ（笑）
>チリ、インド、オマーン、パナマ、ペルーのODA供与された国のうち、賛成したのはどの国かな。データも読めないのか。

最初、反対した国と言っておきながら、後になって賛成した国でないと誤魔化す、最低の奴だな。
なるほどペルーは賛成してないよ、不参加国だから。当然反対した国ではない。反対国は４カ国だ、下種！

>なぜ、除外する。除くのなら、それなりの根拠が必要だと、外れ値のときにいっただろう。除くんじゃないよ。

俺は↑コレを読んで呆然としたよ。ここまでバカを相手にしてるとは思わんかった。
それなりの根拠＝１０年以上は影響弱いので不確かさを減らすため、だよ。なぜ除外する？不確かなデータを除くために決まってるじゃないか！

>ちなみに、君の方法（1995年以前は除く）だと
>ODA供与があり、賛成した国 　 21 　 ←
>ODA供与があり、反対した国 　 5
>の場合の相関係数は0.529でやはり下がる。
>で、計算すると相関係数は０．５５３から０．５７６に上昇する。
>相関を支持するデータを抜いて、相関係数が大きくなるわけないだろう。一体どういう計算しているんだ。

アホ、10年以上は除外、つまり同じく95年までしか貰ってないチリも除外だ。それからペルーは不参加国、つまり賛成/反対のデータには入れない。
供与あり/反対は3カ国になる（元々４、除外で３）

さて、本題の驚き呆れる大バカについてだ。
>ODA供与があり、賛成した国 　 22 　 → 　 ODA供与があり、賛成した国 　 21
>ODA供与がなく、賛成した国 　 11 　 → 　 ODA供与がなく、賛成した国 　 12

供与10年以上昔は不確かなので除くのではなく、供与無に恣意的に位置を変える（有/賛成→無/賛成）のがきみの統計処理なわけだ。しかし同じく10年以上昔のチリは（有/反対）のまま、と。
きみの理屈だとチリが（無/反対）に変わらないのはおかしい。が、それはまだいい。この「効力がないはず（と、俺様主義で決めた）だから、位置変えるよ」の本質的デタラメさから比べれば、可愛いもんだ。

本質のデタラメさを、ここの数理に疎い子達にもわかるように説明するにはどうすればいいか？俺は数分考えたよ。やはり具体例だな。

ではmonnkuii5gou先生のお教室（２時間目）だ。
「ダイエットしてる人４０人を集め、痩せ薬Ａの効力試験を実施したとします。10人１グループとして
第一グループはＡ投薬なし 　 結果ダイエットは3人成功し7人は失敗でした。
第二グループはＡ投薬aｇ 　　 結果ダイエットは6人成功し4人は失敗でした。
第三グループはＡ投薬2aｇ 　 結果ダイエットは7人成功し3人は失敗でした。
第四グループはＡ投薬3aｇ 　 結果ダイエットは9人成功し1人は失敗でした。
さあ、Ａの効果を相関関係から見ていきましょう、いいですかＬ君？」
「まず、あるかないかの相関を４分表にまとめます、Ａ投薬無/有＝０/１、ダイエット失敗/成功＝０/１とするとどうなりますか？Ｌ君？」
「ハイ、Ｍ先生、（０，０）７、（０，１）３、（１，０）８、（１，１）２２、相関係数＝０．３８８です。」
Ｍ先生感激の一瞬です、ついに出来の悪いＬ君にも４分表と相関係数の求め方ができたのです。
「よく出来ましたＬ君。でも相関係数が低めで相関関係が弱いですね。元々ダイエットしてる人達ですから、薬なしでも成功する人もいます。さあ、こういうとき強固な相関を見るにはどうしますか？量反応関係って覚えてますか？」
Ｌ君は考えました。この薬は効き目が弱くて少量じゃ効かないんだ、きっと。だって３aｇ飲んだ人達は9人まで成功してるもの。よ〜し、こういうときは３agだけ有にして後は、投薬なしと同じにしちゃえばいいんだ。
またまた、Ｌ君は暴走を始めます。Ｍ先生にはかわいそうですが、やっぱりバカはバカだったのです。
「ハイ、３ag飲んだ人の相関を見ます。量反応関係があれば相関係数は高くないます。え〜と、aも２aも無＝０でいいから、（０．０）１４、（０，１）１６、（１，０）１、（１，１）９、相関係数＝０．３２９、あれぇ〜先生、相関係数さがっちゃいました？？」
ガク、Ｍ先生は力なく項垂れます。
「Ｌ君、違います。そういう時はa２aのデータは全部除外して、第一グループ＋第四グループだけで分析するんです。この場合、相関係数＝０．６１２、ちゃんと量反応関係があります。もういいです、きみには幾ら教えても統計はわかりません」

ということで、さすがの俺もこれ以上バカ付き合うのは勘弁してほしね（笑）