平均

データの中心を表す1つの値でサンプルを表すのに、平均を使います。多くの統計分析では、平均がデータ分布の中央の標準測度として使用されます。

平均の標準誤差 (SE)

平均の標準偏差を使用して、サンプルの平均で母平均を推定するときの精度を判断します。詳細については、[すべての統計量およびグラフ]に移動して[平均の標準誤差]をクリックします。

標準偏差

標準偏差を使用して、平均からのデータの拡散程度を判断します。詳細については、[すべての統計量およびグラフ]に移動して[標準偏差]をクリックします。

分散

分散を使用して、平均からのデータの拡散程度を判断します。分散は標準偏差の二乗に等しくなります。詳細については、[すべての統計量およびグラフ]に移動して[分散]をクリックします。

変動係数

変動係数(COV)とは、平均に対するデータの変動を説明する広がりの測度です。変動係数は、値が単位なしのスケールになるように調整されます。この調整があるため、異なる単位や大きく異なる平均を持つデータの変動を比較する場合に、標準偏差の代わりに変動係数を使用できます。詳細については、[すべての統計量およびグラフ]に移動して[CoefVar]をクリックします。

ワークシートでは、変動係数の列名は「CVariation」です。

範囲

範囲とは、サンプル内のデータの最大値と最小値の差です。範囲はすべてのデータ値を含む最小区間を表します。

和とは、すべてのデータ値の合計です。

最小値

最小値とは、サンプル内のデータの最小値です。最小値を使用して、潜在的な外れ値やデータ入力ミスを識別します。データの広がりを最も簡単に評価する方法の1つは、最小値と最大値を比較することです。

第1四分位数

サンプル内のデータ値の25%は、第1四分位数値以下です。ワークシートでは、第1四分位数の列名は「Q1」です。

中央値

中央値もまた、データ分布の中央の測度を指します。中央値は平均に比べて外れ値の影響を受けにくくなっています。データ値の半分は中央値より大きく、半分は中央値未満です。

第3四分位数

サンプル内のデータ値の25%は、第3四分位数値より大きくなっています。ワークシートでは、第3四分位数の列名は「Q3」です。

最大値

最大値とは、サンプル内のデータの最大値です。最大値を使用して、潜在的な外れ値やデータ入力ミスを識別します。データの広がりを最も簡単に評価する方法の1つは、最小値と最大値を比較することです。

四分位間範囲

四分位間範囲(IQR)とは、第1四分位数(Q1)と第3四分位数(Q3)間の距離です。四分位間範囲を使用して、データの広がりを表します。IQR値が大きい場合、データの広がりが大きいことを示します。

非欠損値の数

サンプルにおける非欠損値の数。ワークシートでは、非欠損値の数の列名は「N」です。

欠損値の数

サンプルにおける欠損値の数。欠損値の数は、欠損値記号*を含むセルを参照します。ワークシートでは、欠損値の数の列名は「欠損値の個数」です。

合計個数

列に含まれる観測値の合計数。欠損値の数と非欠損値の数の和を示すために使用します。ワークシートでは、合計個数の数の列名は「度数」です。

累積個数

累積個数は、連続するカテゴリにある現在の観測値の合計数です。たとえば、ある小学校で1年生から6年生までの生徒数を記録するとします。[累積個数]列には、学生の比率の累積度数が含まれます。
学年 計数 累積個数 計算
1 49 49 49
2 58 107 49 + 58
3 52 159 49 + 58 + 52
4 60 219 49 + 58 + 52 + 60
5 48 267 49 + 58 + 52 + 60 + 48
6 55 322 49 + 58 + 52 + 60 + 48 + 55

パーセント

パーセントは、全体に対するカテゴリの寄与度を表します。パーセントとは、そのカテゴリの度数を総度数で割った結果に100を掛けたものです。たとえば、400個の部品を検査して、そのうち21個が不良品だとすると不良率は次のようになります。

累積パーセント

累積パーセントとは、各カテゴリの個別のパーセント値に対する、そのカテゴリまでのすべてのパーセント値の合計です。ワークシートでは、累計パーセントの列名は「CumP」です。

調整平均

調整平均は、極端に大きな値や小さな値が平均に与える影響を除外するために使用します。データに外れ値が含まれている場合、調整平均の方が平均よりも中心傾向の測定としては優れている場合があります。詳細については、[すべての統計量およびグラフ]に移動して[TrMean]をクリックします。

平方和

未修正の平方和は、列の各値を二乗し、その二乗値を合計することで計算されます。つまり、列にx1、x2、...、xnが含まれている場合、平方和は(x12 + x22 + ... + xn2)を計算して求められます。修正された平方和とは異なり、未修正の平方和は誤差を含みます。データ値は最初に平均を引かずに二乗します。

歪度

歪度は、データの非対称性を示す度合いを判断するために使用します。詳細は、歪度と尖度が分布に及ぼす影響を参照してください。

尖度

尖度は、正規分布曲線と比較した場合にデータが持つピークの度合いを判断するために使用します。詳細は、歪度と尖度が分布に及ぼす影響を参照してください。

MSSD

平方逐次的差分の平均(MSSD)とは、分散の推定値です。MSSDは、一連の観測値がランダムであるかどうかを判断する検定に使用できます。品質管理でMSSDを使用して、サブグループサイズが1の場合の分散を推定できます。

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