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新型コロナワクチンをめぐる議論では、「グラフが同じ動きをしている＝ワクチンが原因だ」といった 相関と因果の混同が起こりがちです。本動画では、その落とし穴を整理したうえで、偏りなく検証するためのデータ分析フレームとして DAG（因果グラフ）＆ DSA（分布構造解析）を紹介します。

マクロな統計グラフは全体像を捉える一方で、「何が原因か」を特定するには不十分です。そこでDAGで因果の候補（感染拡大、医療逼迫、検査体制の変化、季節性、人口構成の変化など）を構造化し、DSAでデータの“平均”では隠れてしまう 属性別・期間別の分布の変化を丁寧に追います。これにより、死亡数の増加がワクチン要因なのか、感染状況や医療体制など別要因による見かけの連動なのかを、論理とデータの両面から切り分けて考えることが可能になります。

本動画が重視するのは、全体を単純化して断定するのではなく、「どの集団で、いつ、何が増えたのか」という局所的なリスクを検証する姿勢です。「陰謀論」でも「擁護論」でもない立場から、統計の歪みに注意しつつ、科学的に真実へ近づくための考え方を解説します。