7．いいデータほど疑え 

いいデータほど疑え。おかしなデータの原因は徹底的に追究しよう。 

これは研究や現場で心がけるべき２大鉄則でしょう。 

まず、「いいデータ」とはどういうものでしょうか？ 

実験者の期待どおりの結果或いは予想を上回る結果となったデータのことでしょう。 

普段はこちらから話しかけないと話をしないような部下が、美しいグラフ付きで「いいデータが出ました！」と勢い込んで来たときは身構えないといけません。 

「いいデータ」は、実験者本人の先入観の産物です。特にグラフは、作成者の主観そのものです。縦軸、横軸、図のパターンを変えれば、いくらでも美しく見せることが出来ます。データに責任を負うことに立場にあっては、冷静かつ客観的にデータに向き合わなければなりません。 

このようなとき、上司はどうすればよいでしょうか。 

まず、意地の悪い質問を浴びせかける、結果ではなく、実験内容について、しつこく問い詰めるべきです。また、出来る限り生に近いデータ全体を見せてもらうことも大切です。ビッグデータの時代では難しいことかもしれないが、生データに近ければ近いほどよく、私の場合、Excelのかなり大きなシートでも、息を整えて1分ほど眺めれば、違和感のある数値が見えてくることが何度もありました。それを切り口にいろいろと質問をしました。 

繰り返しますが、いいデータだと言って部下が来ても、上司は喜ぶ顔を見せてはいけません。部下の言葉を鵜呑みにして、上司が「よし」と言ったら最後、責任者や権威者のお墨付きのデータとして、その結果は一人歩きを始めてしまいます。 

徹底的に疑え。また、第三者を交えて、本当に「妥当な結果」なのかを議論することもお薦めします。 

At your highest moment, be careful, that's when the devil comes for you. 

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