「統計」#2 データのばらつきの記述

放送大学-情報コース‐

基礎科目：身近な統計 #2

「講義の概要」

・データの特徴とまとめ方

・ばらつきのあるデータの利用方法

・データから表やグラフの作成、読み方

■データのばらつき

ばらつき方にある種の「確率的なパターン(確率分布)」を探る

■時系列データ

時系列に沿ってデータのばらつきを分析

例：過去5年間の月間売上高データ

■クロスセクションデータ

データの値に応じた起こりやすさ、起こりにくさを分析

例：身長の割合

■質的変数(データ)と量的変数(データ)

●質的変数

小数値のカテゴリのどれかが応答値となる観測項目

例：性別(男性・女性)、職種

・名義尺度：区別あり、順序はない

・順序柵度：区別・順序あり、差は取れない

●量的変数

数量値(数値線上の値)として記録される観測項目

例：売上高、生産指数、給与総額、在庫率

・間隔尺度：差の大きさに意味がある、比に意味はない

・比率尺度：差も比も意味がある(絶対ゼロがある)

■分布(データで大事)

データのばらつきの確率的なパターン

or

パターンを数量的に把握したもの

具体例：

・データが集中している範囲

・ばらつきの大きさ

・値や範囲が全体の何％か

など

↓

現状の把握、予測、管理、マネジメント

●個々のデータの値の意味

全体のばらつきの中で相対的に評価

例：90点以上はクラスの何％

●度数分布表

カテゴリ応じて、その値が生じたケースの数(度数)をデータから数え上げ

割合などを求めた表

●パレート表とパレート図(解釈の仕方)

度数分布表やパレート図を解釈する2つの視点

・多数(過半数以上)が従う平均的な傾向をつかむ

・多数と異なる動きをする少数のケースの正体を探る

●パレード分析(ABC分析)

販売や顧客の管理などで重点項目を絞る時によく使われる

むずかしいね。