2サンプル平均の無作為化テストの観測標本統計量

解釈

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。

中央値と平均はともに中心化傾向の測度となります。しかし、外れ値と呼ばれる異常な値は、平均に対してよりも小さいですが、中央値に対して影響する可能性があります。データが左右対称である場合、平均と中央値は似ています。

対称

非対称

解釈

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。 標準偏差の値が高いほど、データの広がりが大きいことを示します。 正規分布の経験則によれば、値のおよそ68%が平均の1つの標準偏差の範囲内にあり、値の95%が2つの標準偏差の範囲内にあり、値の99.7%が3つの標準偏差の範囲内にあります。

標準偏差を使用して、工程の全体的な変動を推定するためのベンチマークを設定することもできます。

病院1

病院2

解釈

分散が大きいほど、データの広がりも大きくなります。

分散（σ²）は二乗した数量であるため、その単位も二乗されることになり、分散を実際に使用することは困難です。標準偏差は、データと同じ単位を使用するため、通常は解釈が簡単です。たとえば、バスの停留所での待ち時間のサンプルは、平均が15分で分散は9分²であるとします。分散は、データと同じ単位ではないため、多くの場合に平方根つまり標準偏差と一緒に表示されます。分散の9分²は、標準偏差の3分に相当します。

解釈

最小値を使用して、外れ値の可能性がある値または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。データの中心、広がり、形状を検討する場合であっても、最小値が非常に小さい場合、極端な値の原因を調査してください。

解釈

中央値と平均はともに中心化傾向の測度となります。しかし、外れ値と呼ばれる異常な値は、平均に対してよりも小さいですが、中央値に対して影響する可能性があります。データが左右対称である場合、平均と中央値は似ています。

対称

非対称

解釈

最大値を使用して、外れ値の可能性がある値または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。データの中心、広がり、形状を検討する場合であっても、最大値が非常に大きい場合、極端な値の原因を調査してください。