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コメント	こんにちは。ちなみに私のコテハン、正式な物は「卯月竹人（うづき・たけと）」と言います。 uzukiって名前だと結構サービスによってはID取られたりしていますので、それで「uzukit」と言う名称を使用しています。なので、基本的にはIDや名称で用いる時はそのどちらかになります。 #例外として、オンラインゲーム関係では「uzuki」名を用います。「卯月」の名称で成りすましの嫌がらせを受けた事があった為、暫定的な措置です。まずは、先に若干言い過ぎている部分があったので、お詫びと訂正します。 WHOのタバコ関係の話で言うと、出発点がそもそも「感情」の議論からスタートしています。つまり「結論ありき」がそこに有るわけで、「中立なデータが存在する」と言うのがその時点で証明出来ません。そこ等辺ひっくるめて「疫学は信頼できない」と評しています。とは言っても、疫学自体、世界的な学問として定義未定らしいので、積極的に信頼する理由も無いのですが。 #疫学は一人ひとり免疫機能など異なる上に、可能性の話しか出て来ないですしね。また、疫学とは「関連性を確認する学問」であり、「因果関係を証明する学問」ではないそうです。そこら辺も積極的に肯定しない理由でもあります。基本的には私、研究系の実験での因果関係で言うなら、人体に関しては「病理学」がメインです。経済で言えば「統計学」とか「心理学」とかを用いた分析・考査は結構信頼していますが。話がずれたので戻しますと、明確な因果関係でわかって居るのは化学物質過敏症って病気にはタバコが危険と言う事位なので、そこの部分への否定はしていません。全く害が無い、と言うのも正直信頼はしていません。知恵袋でも書いたのですが、サンプル数900前後のデータを「誤差の範囲内」と言い放つ割に、2007年の世界禁煙デーのシンポジウムだったかで使われたと言われているデータがサンプル30位なんだそうですが、それを「正しい」とする考え方が正直矛盾してならない、と思って居ます。統計学的な見地で考えれば、サンプル数が多ければ多いほど当然信頼性は高いのですが、30倍以上の差に対してその差別はなんだ？と思ったりもします。ついでに言えば、タバコの害に付いて語られている物で、誤差の範囲内と言われている物のサンプル数以上（仮に900としましょう）の文献のみを抽出したら、それで因果関係が証明できるの？って感じたりはしています。実際、適当な視点で適当に結論付けられてる母数の大きいデータがあったりしますしね。そう言うところで正直、謎な訳ですが。また、すみませんが逆に質問させてください。「出生率を上げるには、男性の喫煙率を上げる必要がある」と言われたら、納得行きますでしょうか？返答を見て、この質問意図を改めて書きます。よろしくお願いいたします。
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