Step:02[1変数データ]

変動係数は、複数のデータの標準偏差を比較やすくするための係数です。標準偏差は「お互いの平均値が異なる」・「お互いの単位が異なる」場合、そのままの値で比較はできません。その時はこの変動係数を求めて比較しましょう。求め方は、変動係数=標準偏差÷平均値です。

標準化は、正規分布を標準正規分布に変えることです。標準正規分布とは、平均値0・標準偏差1の正規分布のことです。標準化することで、細かい範囲の確率を求めることができます。データを標準化した後に、標準正規分布表で確率を見ましょう。

分布を比較するとき、「ズレで調べたいから分散を使おう」ということがあります。しかし、分布の形が全く異なる二つの分布でズレだけで比較して良いでしょうか?そのような時に使用するのが、尖度です。尖度を使用することで各分布が「正規分布に比べて」平均近くに多い・平均遠くに多いかを知ることができます。

分布を比較するときなどに使用する値は「平均値」「分散」「標準偏差」などがあります。しかし、分散や標準偏差まで見てもどちらにズレているかまではわかりません。そんな平均からのズレの方向を知ることができる値が「歪度」です。歪度によって、「平均より大きい値が多い傾向にある」「小さい方が多い傾向にある」が知ることができます。

こちらはローレンツ曲線を紹介した記事です。データを4分割・5分割した時、どの部分にどのくらい集まっているのかを知ることができる曲線です。この曲線を書くことで、データの格差を見つけることができます。また、累積相対度数を使用するため、単位の異なるデータとの比較にも使用できます。

複数のデータを平均値以外で比較したい人必見!こちらの記事は、箱ひげ図について紹介しています。箱ひげ図は、最小値・第1四分位数・中央値・第3四分位数・最大値の5つで作成されます。5つとも平均値とは関係のない値のため、平均値に関わらず比較することができます。

集計したデータに極端に離れた値はありませんか?その値を入れたまま平均値などを求めたら、一気に値が変化してしまうこともあり得ます。その場合は、「はずれ値」か否かを判断してみましょう。はずれ値であるのならその値を抜いた時に平均値なども求めて検討しましょう。

偏差値は、データの優秀さを数値で見つけられます。平均値を偏差値50として、そのデータがどの位置にあるかを数値化した指標です。また、これからの予測にも使用できます。注意点としては、ある程度のデータ数が必要です。