記述統計量表示の主要な結果を解釈する

Nを使用して、サンプルに含まれる観測値の数を調べます。Minitabでは、この数に欠損値を含めていません。

中規模から大規模のデータのサンプルを収集する必要があります。少なくとも20個の観測値を持つサンプルであれば、データの分布を表すのに十分です。しかしながら、より分かりやすくヒストグラムで分布を表すには少なくとも50個の観測値が必要であると推奨する主張もあります。サンプルサイズが大きいほど、平均や標準偏差などの工程パラメータをより正確に推定できます。

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。

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

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。

ヒストグラム、個別値プロット、および箱ひげ図を使用して、データの形状と広がりを評価し、潜在的な外れ値を識別します。

データ内のグループを識別する[グループ変数]がある場合、これを使用してグループ別またはグループレベル別にデータを分析できます。