面グラフのデータに関する考慮事項

グラフでデータを最も効果的に表現する場合には、次のガイドラインを考慮します。

時系列順にデータを記録する

面グラフには時系列データが表示されますが、このデータは一定の間隔で収集し、時間順に記録する必要があります。データは、収集されたときと同じ順序でワークシート内に記録します。データが時系列の順序に並んでいない場合、面グラフを使用しても時間に関するデータパターンを評価できません。

一定の時間間隔でデータを収集する

時系列データは、1日に1回、1か月に1回など、一定の間隔でデータが収集されることを前提とします。一定ではない間隔でデータを収集する場合、面グラフに表示される時系列データは誤った解釈を招く可能性があります。

一定ではない間隔でデータを収集する場合、散布図を使用することを検討します。たとえば、日1、2、4、8、16のデータを収集する場合、散布図を使用して、y軸に測定データ、x軸に日数(1、2、4、8、16)をプロットできます。

適切な時間間隔でデータを収集する

検出したいパターンを最も適切に示す間隔でデータを収集します。たとえば、各月のデータ間で差異があり、この差異のパターンが毎年繰り返されていると考えられる場合、各月のデータを収集し、数年分のパターンを明らかにする必要があります。このとき、各週のデータを収集すると、週ごとのデータに含まれる「雑音」のせいで、各月の間にあるパターンが見えなくなる可能性があります。同様に、各四半期のデータを収集した場合も、各月のパターンは四半期内に「平均化」されてしまい、失われる可能性があります。ただし、時間経過に伴うデータの一般的なトレンドやシフトのみを確認し、特定の時間間隔に関連するパターンを見るのでなければ、間隔の長さはそれほど重要ではありません。

サンプルデータはランダムに選択される必要がある
統計では、ランダムサンプルを使用して母集団についての一般化または推定を行います。データの収集がランダムではない場合、結果には母集団は表示されません。
トレンドまたはパターンを評価するために十分なデータを収集する
データ内のトレンドやパターンを完全に評価できるように、十分な量のデータを収集します。たとえば、観測されるすべてのパターンが長期のパターンであり、単なる短期の異常ではないと確信できるだけの十分なデータが必要です。
本サイトを使用すると、分析およびコンテンツのカスタマイズのためにクッキーが使用されることに同意したことになります。  当社のプライバシーポリシーをご確認ください