統計的測定

この記事では、統計的尺度とは何か、およびさまざまな種類の統計的尺度の違いについて説明します。

統計的尺度とは何ですか?

統計的測定値は、データセットの特性を表す値です。つまり、一連のデータを要約するために統計的尺度が計算されます。

したがって、統計的測定は、一連のデータがどのようなものであるかを判断するために使用され、さらに、異なる統計サンプルを比較できるようになります。

統計的尺度の種類

統計的尺度には 4 つのタイプがあります。

• 中心傾向の尺度: 分布の中心値を示します。
• 分散測定: これらは、統計サンプル内のデータの分散または集中の程度を決定するために使用されます。
• 位置メトリクス: データセットの構造がどのようなものかを示します。
• 形状測定: 分布をグラフで表現することなく、分布の形状を知ることができます。

各タイプの統計的尺度については、以下で詳しく説明します。

中心傾向の測定

中心傾向の測定または集中化の測定 は、分布の中心値を示す統計的測定です。つまり、中心傾向の尺度は、データセットの中心を表す値を見つけるために使用されます。

中心傾向の尺度には 3 つのクラスがあります。

• 平均: サンプル内のすべてのデータの平均です。
• Median : これは、最小値から最大値の順に並べられたすべてのデータの中央の値です。
• Mode : データセット内で最も多く出現する値です。

これらのタイプの統計的尺度がどのように計算されるかの例を参照するには、ここをクリックしてください。

分散測定

分散尺度は、データセットの分散を示す記述尺度の一種です。したがって、分散の尺度は、サンプル内のデータの分布を評価するために使用されます。

分散測定は、変動測定または広がり測定とも呼ばれます。

分散対策は以下の通りです。

• 標準偏差 (または標準偏差)
• 分散
• 変動係数
• きちんとした
• 四分位範囲
• 中程度の差

それぞれの分散対策には独自の計算式があるため、この記事が重くなりすぎないように、次の投稿ですべて説明しています。

位置測定

位置測定値は、データセットの構造に関する情報を提供する統計的測定値です。言い換えれば、位置測定は、データセットがどのようなものであるかを知るのに役立ちます。

通常、これらは個別に説明されますが、中心傾向の測定値は、さらに多くの位置測定値がある場合でも、データ シリーズの中心位置に関する情報を提供するため、位置測定値ともみなされます。別の言い方をすれば、位置測定には中心傾向の測定が含まれます。

実際、位置測定は、決定される位置に応じて、中心位置測定と非中心位置測定に分類されます。

したがって、位置測定は次のようになります。

• 中心位置測定: 分布の中心値を示します。
  • 平均: サンプル内のすべてのデータの平均です。
  • Median : これは、最小値から最大値の順に並べられたすべてのデータの中央の値です。
  • Mode : データセット内で最も多く出現する値です。
• 非中心位置の測定: データセットを等しい部分に分割します。
• 四分位– データ サンプルを 4 つの等しい部分に分割します。
• 五分位数: データを 5 つの等しい部分に分割します。
• Deciles : データセットを同じ幅の 10 個の間隔に分割します。
• パーセンタイル: データを 100 等分に分割します。

次のリンクでは、これらの各統計的尺度の計算式を確認できます。

形状測定

統計学において、形状測定は、確率分布をその形状に従って説明できるようにする指標です。さらに、形状メジャーを使用すると、分布をグラフ化せずに分布がどのように見えるかを判断できます。

形状測定には次の 2 種類があります。

• 歪度– 分布の対称性 (または非対称性) の程度、つまり分布が対称か非対称かを示します。
• 尖度: 分布が平均値付近にどの程度集中しているかを示します。つまり、分布が急峻であるか平坦であるかを決定します。

このタイプの統計的尺度を計算するにはいくつかの式があります。すべてを表示するには、次のリンクをクリックしてください。