統計学

因果と相関の混同は、「一緒に動く二つの事象」が必ずしも因果関係にあるとは限らないという統計的思考の罠です。第三の因子や因果の逆転、偶然の一致など、ビジネスや日常で起きやすい典型パターンと、データの正しい読み方について具体例を用いて解説しています。

大数の法則は、試行回数を増やすことで偶然のばらつきが薄れ、結果が理論値（真の確率）へと収束する統計モデルです。カジノや世論調査、レビュー評価など多くの実例を通じて、サンプル数の重要性や意思決定での活用ポイントを解説しています。

パワー法則とパレートの原則（80:20の法則）は、「成果の大部分は一部の要素によって生まれる」という不均衡な世界観を説明します。売上・富・仕事・人間関係など、多くの分野で「重要な20%」に集中することで、最小の労力で最大の成果を生み出す戦略的思考の重要性を示します。