中心傾向とばらつきの尺度

中心傾向の尺度とは？

中心傾向の尺度は、データセットの中心値または平均値に関する重要な情報を提供するため、データポイントが集まる傾向のある「典型的な」値を特定するのに役立ちます。

ばらつきの尺度は、データポイントが中心傾向からどの程度離れているかを理解するのに役立ちます。データセットのデータポイントの広がりを定量化する方法は、データに関するより深い洞察を引き出し、情報に基づいた意思決定を行うために不可欠です。

中心傾向の尺度は、データを分析および解釈するためにさまざまな方法で使用されます。単一の代表的な値を提供するため、データセットの一般的な特性をすばやく理解するのに役立ち、アナリストはデータが集まりやすい場所を理解し、異常値を特定することができます。主な尺度は次のとおりです。

中心傾向の各尺度にはそれぞれ長所があり、さまざまな状況に適しています。どの尺度を使用するかは、データの特性と分析の特定の目標によって異なります。平均値、中央値、最頻値の使用方法の詳細をご覧ください。

中心傾向が「典型的」な値に焦点を当てる一方で、データの広がり具合を理解することも同様に重要です。中心傾向の周りにあるデータポイントの分布の分析は、データ品質の評価、データセット間のばらつきの比較、外れ値の特定などに役立ちます。

以下は、ばらつきの尺度に関連する主要なトピックです。詳しくはリンクをクリックしてください：