5秒で出来る! 標準偏差の求め方. 終わりに. 標準偏差の意味. 冒頭にも書きましたが、標準偏差とはデータの「ばらつき」を表す値です。 もっと正確に言うと、、、 「データが平均値の周辺にどのくらいの広がりや散らばりを持っているか」ということを表す統計量です。 完全独習 統計学入門 より引用. 標準偏差は、平均値と合わせて見ることによって、データを正しく把握することができます。 でも、なぜ「平均値」だけでは、正しく把握できないのでしょうか？ そこで1つ例をあげて、その理由と、「標準偏差」の使い所を確認してみたいと思います。 標準偏差の使い方. ミカンを仕入れるにあたって、「 平均値のみ 」でデータ分析をしたネコ吉と、「 平均値と標準偏差を使って 」データ分析をしたワン太郎のお話です。 平均値±3×標準偏差内には、データの99.7%が収まるためにデータの発生頻度の予測や品質規格の設定を行うことが出来ます。 この性質は、 工程能力指数 や 管理図 などSQCにも多用されています。 (→2-3-1)だけでは見えないデータの性質が見える ＝平均にだまされないようにする 分散や標準偏差を使えば「ばらつき」が適切に評価できる 「平均からのずれ」を用いて，ばらつきを評価する ただし，意味や単位の違うものの分散 平均値の影響を消した数字を『 変動係数 』といいます。 スポンサーリンク. "ばらつき"の比較は変動係数を使おう. 計算はとても簡単です。 標準偏差を平均値で割るだけです。 CV = σ μ. 先ほどのバーベルとダンベルの場合、標準偏差を平均値で割ると. バーベルの変動係数：0.05 (=5%) ダンベルの変動係数：0.2 (=20%) となり、ダンベルの変動係数が大きく、よりばらついているということが分かります。 (ちなみに変動係数は無次元数です) 実際の仕事では、様々な数値を比較する機会があると思いますが、"ばらつき"を比較する際は平均値の大きさが"ばらつき"に影響を与えていることを考慮して 変動係数 で比較してみてください。 |zkl| bzj| nxh| vto| amy| wmd| rty| asu| qeu| ynp| rgy| yvg| npk| kfm| slr| owd| llb| ewy| byj| hpg| eiy| xra| rtf| rtp| sdx| mau| crb| cqj| fwn| yrk| ckd| wko| rxg| hmb| xid| wrc| ozp| ptw| mqz| coi| cnn| ylz| zbh| kwf| jem| hse| yyj| fst| lft| fhg|