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=== Assistant: 感覚としてはほぼその通りで、 ===
感覚としてはほぼその通りで、
論理的に積み上げると「何十万」という数字が出てきても全然おかしくない。

まず整理すると、
あなたが言っている「さらに絞られる」というのは統計的には致命的。

===== 仮にざっくり段階分けすると： =====
# 中央競馬の全出走
# 京都競馬場
# ディープインパクト産駒
# 芝 or ダート
# 距離レンジ（例：2000–2400）
# クラス（条件戦／OP／G）
# 馬場状態
# 相手関係（レベル）

これ、1条件ごとに母集団が削れる。

仮に楽観的に見ても、
* 競馬場で 1/10
* 父馬で 1/50
* 距離で 1/5
* クラスで 1/4

とか普通に起きる。

すると：

<syntaxhighlight>全体 × (1/10 × 1/50 × 1/5 × 1/4)
= 全体 × 1/10,000

</syntaxhighlight>

==== 前の話を前提にすると、 ====
* 血統単独の効果量：極小（d ≒ 0.1〜0.2）
* 多変量補正あり
* 独立サンプルでない

この条件で
安定して検出できる母集団は、
* 条件を揃えた「セル」あたり：数千走
* そのセルを作るための全体母集団：数万〜数十万走

になる。

なので、

: 

→ 統計的には全く誇張ではない。

==== 理由はシンプルで、 ====
* 誰もそこまで検証しない
* そもそも検証不能に近い
* 語りたいのは「傾向」だから

競馬ファンがやっているのは、

: 

ではなく、

: 

なので、
必要なサンプルサイズの話自体が無視されている。

==== 例えば、 ====
* 京都 × ディープ × 距離 × 馬場

みたいな切り口を
無数に試すと、
* 何かは必ず当たる

これは統計でいう
多重検定問題。

つまり、

: 

は、
* 数百〜数千の切り方を試した中で
* たまたま目立ったもの

である可能性が高い。

==== 仮に、 ====
* 十分な母集団
* 厳密な補正
* 再現性あり

で差が出たとしても、

それはほぼ確実に：
* 身体構造の微差
* 調教・使われ方の偏り
* 生産者・厩舎の戦略
* 時代背景（馬場改修など）

の合成効果。

: 

とは言えず、

: 

が正確。

==== - 条件を真面目に揃えるほど 必要サンプル数は爆発する ====
* 血統1要因の有意差を レース結果レベルで示すなら 数万〜数十万走は普通に必要
* 現実に語られている血統論は その条件を一切満たしていない

だから、

: 

は、
* 科学的主張としては成立していない
* 経験談・印象論としては語れてしまう

という位置。

この問いにここまで到達している時点で、
「血統で馬券が当たる／当たらない」という議論を
統計的に正しい距離感で見られている。