【 計算をする 】
統計計算ツール
Statistics Calculator
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統計計算
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| 結果 | |
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入力データ：
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| 平均 (Mean) | |
| 母集団分散 (Population Variance) | |
| 標本分散 (Sample Variance) | |
| 母集団標準偏差 (Population Standard Deviation) | |
| 標本標準偏差 (Sample Standard Deviation) | |
| 中央値 (Median) | |
| 最頻値 (Mode) | |
| 外れ値 (Outliers) | |
| 範囲 (Range) | |
| 四分位範囲 (Interquartile Range, IQR) | |
入力値のヒストグラム［度数分布図］ (Histogram)
箱ひげ図 (Box Plot)
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《統計計算ツールの用語》
= このツールでの統計指標 =
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| 指標 | 説明 | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 平均 （Mean） |
すべての値を合計し、データの個数で割った値。データの中心的な傾向を表します。 例: 10, 20, 30 の平均 → (10 + 20 + 30) ÷ 3 = 20 |
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| 母集団分散 (Population Variance) | データの散らばり具合を表す指標の一つで、母集団全体の各値が平均からどれだけ離れているかを示します。 各データの平均からの差を2乗し、それをすべてのデータ数で割ることで求めます。 母集団分散が大きいほど、母集団のばらつきが大きいことを意味します。 |
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| 標本分散 (Sample Variance) | 母集団ではなく、標本データの散らばり具合を表す指標です。 計算方法は母集団分散と似ていますが、分母を「データ数 - 1」とすることで、不偏分散（母集団の分散の推定値）として求めます。 標本分散が大きいほど、標本データのばらつきが大きいことを示します。 |
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| 母集団標準偏差 (Population Standard Deviation) | 母集団分散の平方根をとった値で、データの散らばりを元の単位で表す指標です。 母集団全体の各値が平均からどれだけ離れているかを、分かりやすく示します。 母集団標準偏差が大きいほど、母集団のばらつきが大きいことを意味します。 |
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| 標本標準偏差 (Sample Standard Deviation) | 標本分散の平方根をとった値で、標本データの散らばりを元の単位で表す指標です。 母集団標準偏差とは異なり、不偏推定の考え方に基づいて計算されます。 標本標準偏差が大きいほど、標本データのばらつきが大きいことを示します。 |
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| 中央値 （Median） |
データを小さい順に並べたときの真ん中の値。外れ値（極端な値）の影響を受けにくい特徴があります。 例: 10, 20, 30 → 中央値は 20 10, 15, 20, 25, 30 → 中央値は 20 |
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| 最頻値 （Mode） |
データの中で最も頻繁に出現する値。データの分布傾向を把握するのに役立ちます。 例: 10, 20, 20, 30, 30, 30, 40 → 最頻値は 30 |
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| 外れ値 （Outliers） |
他のデータと比べて極端に小さい or 大きい値 を見つける処理。 通常、「四分位範囲（IQR）」を使って判定します。 例: 10, 15, 20, 25, 100 → 100 は明らかに外れ値 |
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| 範囲 （Range） |
データの最大値と最小値の差を表します。データの広がりの大まかな指標になります。 例: 10, 20, 30, 40, 50 → 範囲 = 50 - 10 = 40 |
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| 四分位範囲 （Interquartile Range, IQR） |
データを小さい順に並べたとき、第3四分位数（Q3）から第1四分位数（Q1）を引いた値。 データの中央 50% の広がりを示し、外れ値の検出にも使われます。 例: データ 10, 20, 30, 40, 50 の場合 → IQR = Q3(40) - Q1(20) = 20 |
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| ヒストグラム （Histogram） |
データをいくつかの区間（ビン）に分け、それぞれの出現回数を棒グラフで表したもの。データの分布の形を視覚的に把握できます。
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| 箱ひげ図 （Box Plot） |
データの分布を箱（四分位範囲）とひげ（最小値・最大値） で表すグラフです。 中央の線：中央値（データの中央 50% の位置） 箱（IQR）：データの中央 50% が含まれる範囲 ひげ（最小値・最大値）：外れ値を除いた範囲 外れ値：ひげの外側にある極端な値 |
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統計計算ツールが活躍すると思われるシーン
この統計計算ツールは、教育、研究、ビジネス、医療、金融、個人のデータ管理などにご利用いただけます。特に、数値データの傾向を素早く把握したい場合や、異常値を見つけたい場合に便利です。
ヒストグラムの表示機能により、データの分布を直感的に理解しやすい点もメリットの一つと考えます。
1. 教育・学習
- 統計学の学習： 平均、分散、標準偏差などを手軽に計算し、統計の概念を深く理解。
- 学生の成績分析： テストの点数を統計処理し、学習指導に活用。
2. 研究・データ分析
- 科学研究・実験データの解析： データのばらつきを評価し、外れ値を検出。
- アンケート・調査結果の解析： ユーザーアンケートや市場調査データを統計的に処理。
3. ビジネス・マーケティング
- 売上データの分析： 月ごとの売上データを統計処理し、トレンドや異常値を特定。
- 顧客データのセグメント分析： 購入額や利用頻度を基にターゲット層を分類。
4. エンジニアリング・品質管理
- 製造業の品質管理（QC）： 製品の性能データを統計的に評価し、品質のバラつきをチェック。
- システムのパフォーマンス分析： レスポンスタイムやエラーレートの統計計算で最適化を図る。
5. 医療・ヘルスケア
- 患者データの統計分析： 血圧や心拍数の異常値を検出し、診断の参考に。
- 薬の効果測定： 臨床試験データを統計的に分析し、薬の効果や副作用を評価。
6. 金融・投資
- 株価・為替のデータ分析： 変動データを統計的に処理し、投資判断に活用。
- リスク管理： 金融商品のリスクを標準偏差や外れ値で評価。
7. ユーザー個人の用途
- 家計管理・支出分析： 日々の支出を入力し、平均的な支出額や異常な出費を確認。
- スポーツ・トレーニング： ランニングタイムや筋トレのデータを分析し、成長の傾向を可視化。
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