散らばりの指標(分散・標準偏差・四分位)

データのバラつきを定量化する分散・標準偏差・IQR。計算手順を完全マスター。

データの『広がり』を表す指標。分散・標準偏差・四分位範囲は計算問題で必出です。

胡桃 あんず(普段) 胡桃 あんず

平均が同じでも、データのバラつきが違うとイメージ全然違うよね。

若葉 みどり 先生(笑顔) 若葉 みどり 先生

そう、それを定量化するのが分散と標準偏差。
バラつきが大きいほど、これらの値は大きくなるの。

白銀 ゆき(普段) 白銀 ゆき

分散 = Σ(xᵢ - 平均)² / n、標準偏差 = √分散。
標準偏差は分散と単位を合わせるため平方根を取った値ね。

桜井 もも(普段) 桜井 もも

二乗するの、忘れちゃいそうです…。
どうして二乗するんですかぁ?

白銀 ゆき(普段) 白銀 ゆき

符号を打ち消して、大きな差を強調するためよ。
絶対値だと数学的に扱いにくいから、二乗が使われているの。

胡桃 あんず(笑い) 胡桃 あんず

標準偏差って、よく『SD』とか『σ』って書かれてるやつだよね!

若葉 みどり 先生(普段) 若葉 みどり 先生

母集団の標準偏差をσ(シグマ)、標本の標準偏差を s と表記することが多いわ。
サンプルから計算するときは不偏分散(n-1で割る)を使うこともあるので注意。

桜井 もも(普段) 桜井 もも

n-1とnって、何が違うんですかぁ?

白銀 ゆき(普段) 白銀 ゆき

母集団全体を扱うときは n、標本から母集団のバラつきを推定するときは n-1 を使うの。
後者を不偏分散と呼ぶわ。
本番では問題文の指定に従えば大丈夫よ。

胡桃 あんず(笑い) 胡桃 あんず

あ、四分位ってのも聞いたことある!

若葉 みどり 先生(普段) 若葉 みどり 先生

四分位はデータを下から1/4・2/4・3/4の位置で区切る値のこと。
第1四分位Q1・第2四分位Q2=中央値・第3四分位Q3と呼ぶわ。
Q3-Q1を四分位範囲(IQR)と呼ぶの。

白銀 ゆき(普段) 白銀 ゆき

IQRは外れ値に強いバラつき指標。
箱ひげ図でビジュアル化できるわ。

桜井 もも(笑顔) 桜井 もも

がんばって覚えます♪

データ: {2, 4, 4, 6, 6, 8}  (n = 6)

平均 μ = (2+4+4+6+6+8) / 6 = 30/6 = 5

分散 σ² = ((2-5)² + (4-5)² + (4-5)² + (6-5)² + (6-5)² + (8-5)²) / 6
        = (9 + 1 + 1 + 1 + 1 + 9) / 6
        = 22/6 ≈ 3.67

標準偏差 σ = √3.67 ≈ 1.91

Q1=4, Q2(中央値)=5, Q3=6  →  IQR = 6 - 4 = 2

確認クイズ

データ {1, 3, 5, 7, 9} の標準偏差(母標準偏差)として最も近いのはどれか。

  1. 1.41
  2. 2.83
  3. 5.00
  4. 8.00
こたえを見る

正解: 2. 2.83

2.83。平均=5、各偏差の二乗和=(16+4+0+4+16)=40、分散=40/5=8、標準偏差=√8≈2.83 です。問題で母 or 不偏のどちらか不明な場合は問題文をよく読みましょう。

胡桃あんず・桜井もものイラスト。ふれあい広場でうさぎをなでて

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