リエおばさんのあさぢえ集 2 基本統計量
はじめに
基本統計量を示す
- [データ] タブ。分析ツール アドインを有効にすると、[分析] で [データ分析] を使用できる。
- データ分析をクリックするとウィンドウが現れる
- 基本統計量をクリック
- データ範囲を指定し、統計情報にチェックを入れる
- 出力先を新しいブックにしてOKをクリックする
項目 | 関数 |
平均 | =AVERAGE(A1:A10) |
標準誤差 | =STDEV(A1:A10)/SQRT(COUNT(A1:A10)) 標準偏差をサンプル数の平方根で割ったもの。 |
中央値 (メジアン) | =MEDIAN(A1:A10) |
最頻値 (モード) | =MODE(A1:A10) |
標準偏差 | =STDEV(A1:A10) いわゆる「偏差値」は、標準偏差を使います。 偏差値= 10 * { (得点) - (平均) } / (標準偏差) + 50 |
分散 | =VAR(A1:A10) |
尖度 | =KURT(A1:A10) 尖度(せんど)とは分布を図示した際のとがりの鋭さを表します。 |
歪度 | =SKEW(A1:A10) 歪度(わいど)とは分布を図示した際の非対称性の度合いを表します。 |
範囲 | 最大値と最小値の差 |
最小 | =MIN(A1:A10) |
最大 | =MAX(A1:A10) |
合計 | =SUM(A1:A10) |
データの個数 | =COUNT(A1:A10) |
尖度
尖度:データにおける分布の尖り具合を表す.s は標本に基づいた標準偏差を表わすと,尖度Kurtは,
※この算式はOfficeのサポートサイトに記載されているもの.
この値が正の数の場合は分布が正規分布に比べて相対的に尖っていることを示し,負の場合は相対的に平坦になっていることを示す.
歪度
歪度:データにおける分布の歪みを表す.標準偏差をsとすると,歪度Skewは,
※この算式はOfficeのサポートサイトに記載されているもの.
この値が正の数の場合は分布が正規分布に比べて相対的に正の方向に歪んでいることを示し,負の場合は相対的に負の方向に歪んでいることを示す.
分散・標準偏差
分散:データの分布が平均からどのくらい離れているかを示す指標.
エクセルにはVAR関数とVARP 関数がある。
VAR関数は母集団の標本に対応する数値を指定し、引数は 1 個から 30 個まで。
VARP関数は引数を母集団全体であると見なす。
nは標本数。指定する数値が母集団の標本である場合は、VAR 関数を使用して分散を計算する。
標準偏差:分散は2乗値であるため,元のデータと単位が異なる.そこで,これをそろえるため,分散の平方根を考える.これが標準偏差.
Excelで標準偏差(標本標準偏差を)を求める関数はstdev.
ただし、分散同様に引数が母集団全体であるときはstdevpを使う。
その他
参照;http://www.aoni.waseda.jp/abek/document/spread_sheet_mean.html
- 母集団:分析が対象とするすべてのデータ.
- 標本:母集団からの一部のデータ.
- 標本数:データの数.よく,Nで表す.
- 最小値:データの中の最も小さな値.Excelでデータの最小値を求める関数名はmin.
- 最大値:データの中で最も大きな値.Excelでデータの最大値を求める関数名はmax.
- 範囲:データの取る範囲.
- small:小さい方からの任意の順位を取る値を求める関数名.引数は(範囲,N)となる.Nは順位.したがって,small(範囲,1)=min
- large:大きい方からの任意の順位を取る値を求める関数名.引数は(範囲,N)となる.Nは順位.したがって,large(範囲,1)=max
- 分布:データの散らばり,集まり具合を示す.連続型と離散型がある.
- 連続型
- 一様分布:0から1の間の実数値を取る分布.乱数を作るときによく使う.
- 正規分布:自然や社会の中に観察される多くの事象に当てはまる(と言われる)分布.左右対称,単峰の釣鐘状の形状をしている.特に平均0,分散1の正規分布を標準正規分布と呼ぶ.
- 指数分布:製品などの寿命,耐用年数,災害が発生するまでの期間によく見られる分布
- カイ二乗分布:標本分散に関する分布.実現値と期待値(理論値)との誤差の検定に用いられる.
- t分布:標本数が少ない場合に正規分布の代わりに用いる分布.
- F分布:2つの母集団の分散比に関する分布
- 離散型
- ベルヌーイ分布:とりうる結果が2つしかないものの分布.(例)合格/不合格とか.
- 二項分布:ベルヌーイ試行を複数回実施した際の分布.
- ポアソン分布:二項分布において,1回あたりの確率が小さく,試行回数が多い場合の分布.(例)あるエリアでの事故件数