記述統計量表示の統計量を選択する

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。

平均の標準誤差から、サンプル平均によって推定される母平均の正確さを判定します。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。詳細は、標準偏差とはを参照してください。

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。詳細は、分散とはを参照してください。

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「変動係数」をクリックします。

範囲はサンプルの最大値と最小値の差のことです。範囲は、すべてのデータ値が含まれる最小の区間です。

和はデータ値すべての合計数です。

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。

サンプルのデータ値の25%は、第1四分位値よりも小さいです。

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。

サンプルのデータ値の25%は、第3四分位値よりも大きいです。

最大値はサンプル内の最大のデータ値です。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。

四分位範囲（IQR）は、第1四分位数（Q1）と第3四分位数（Q3）の間の距離です。四分位範囲を使用して、データの広がりを記述します。データの広がりが大きくなるにつれて、IQRは大きくなります。

このモードを使用して、サンプルの最も一般的な値を表す単一値のある観測値セット全体を記述します。最頻値は、平均や中央値と一緒に使用すると、データ分布の全体的な特徴を知ることができます。

サンプルにおける非欠損値の数。Minitabでは、この値をNとして出力に表示します。

サンプルにおける欠損値の数。欠損値の数は、欠損値記号*を含むセル数のことです。Minitabでは、この値をN*として出力に表示します。

列に含まれる観測地の合計数。欠損値の数および非欠損値の数を表すために使用します。Minitabでは、この値を合計数として出力に表示します。

パーセントは全体に対するカテゴリのパーセント寄与度です。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。

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。

未修正の平方和は、列の各値を平方し、その平方値を足し合わせることで計算されます。たとえば、列にx₁, x₂, ... , x_nが含まれている場合、平方和は(x₁² + x₂² + ... + x_n²)として計算されます。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。

歪度を使用して、データの非対称性の度合いを判断します。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。

尖度を使用して、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。

平方逐次的差分の平均（MSSD）は分散の推定値です。平方逐次的差分の平均の使い方の一つとして、一連の観測値がランダムかどうかを調べます。品質管理では、平方逐次的差分の平均を使用して、サブグループサイズ = 1の時の分散を推定します。