集団間比較の誤謬

異なる集団を比較する際に、背景条件や母集団の特性を考慮せずに単純に平均値や割合だけを比べ、誤った結論を導く思考の偏りである。

例えば、A社とB社の社員満足度を比較する際に、年齢構成や職種の偏りを考慮せずに「A社の方が満足度が低い」と結論することがこれに該当する。統計学的には「交絡要因を無視した比較」であり、誤解を生みやすい。

＊交絡要因とは、調査したい原因（変数）と結果（変数）の両方に関係し、本来の因果関係を歪めて見せかける外部の要因（変数）

提唱者

この用語は特定の研究者による明確な提唱ではなく、統計学・心理学・社会学の中で議論されてきた誤謬の一種である。
特定の提唱者や代表的な写真は存在しない。

関連する分野ではシンプソンのパラドックス（Edward H. Simpson, 1951）との関連で語られることが多い。

デザイン上の関わり・利用方法

デザインにおいては、ユーザー調査やA/Bテストを行う際に「比較している対象の条件が本当に同質か」を慎重に確認する必要がある。
例えば、アプリの新デザインAと旧デザインBの利用率を比較する場合、対象ユーザーのデモグラフィック属性や利用環境（スマホ機種・OSバージョンなど）を揃えないと誤った結論を導く危険がある。
したがって、「比較の前提条件を整える」ことを可視化するデザイン支援が重要である。

プロダクトやコンテンツデザインでの活用シーンと具体例

ユーザーリサーチ
アプリの利用継続率を「都市部ユーザー」と「地方ユーザー」で比較するとき、年齢層や利用目的が異なるため、そのまま比較すると誤解を生む。そこで、背景条件を揃えた分割分析を行う必要がある。
A/Bテスト
新しいUIデザインを導入したとき、Androidユーザーのみで高い成果が出た場合、それを「全体に効果がある」と誤解しないよう、OS別・年齢別に分けて比較することが求められる。
マーケティングデザイン
広告効果を「男性」と「女性」で比較しても、広告が表示された媒体が異なれば単純比較は誤りになる。メディア特性を揃えた条件下で比較することが必要である。

まとめ