前回記事からの続き
今回は、「処理」のプロセスを見ていく。
処理（都合のいいデータの選択、データの境界の恣意的な設定）
つぎは、集めたデータを処理する段階だ。
この段階では、都合のいいデータを選択し、都合の悪いものは排除するという誘惑が発生する。
統計データを集める場合、作業者は何らかの「仮説」を持っている場合がほとんどだ。
その仮説を証明するために統計データを作るのだが、仮説に反するデータが出ると、どうしても「これは例外」と思いたくなり、実際にそのデータを排除してしまう。
また、データの境界線を恣意的に設定できるのも、気をつけなければいけない。
たとえば年代別のデータを分析するとしよう。
１０歳刻みでやるのか、５歳刻みなのか、２５歳〜３４歳（アラサー）といった区切りなのか・・・・
境界線をどうするかで、データの見え方ががらりと変わるだろう。
