記述統計グラフ要約の主要な結果を解釈する

記述統計グラフ要約を解釈するには、次の手順を実行します。主要な結果には、p値、平均、中央値、信頼区間、および複数のグラフが含まれます。

ステップ1: データの中心を記述する

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。

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。

信頼区間は、母集団パラメータの値が含まれる可能性が高い範囲です。たとえば、95%の信頼水準は、母集団から100個のサンプルをランダムに採取した場合、そのうちおよそ95個からは母集団パラメータを含む区間が得られると期待することができます。

ヒストグラムと箱ひげ図を使用して、データの形状と広がりを評価し、外れ値の可能性を識別します。

データが歪んでいる場合、大半のデータがグラフの上側または下側に表示されます。多くの場合、ヒストグラムまたは箱ひげ図で最も簡単に歪度を検出できます。

他のデータ値から遠く離れている外れ値は、分析結果に大きく影響する可能性があります。多くの場合、箱ひげ図で最も簡単に外れ値を識別できます。

外れ値の原因を特定する必要があります。データ入力や測定の誤差を修正します。異常な1回きりの事象（特別原因）のデータ値は除外することを検討します。その後で、分析を繰り返します。詳細は、外れ値の識別を参照してください。