統計・データ分析

データを動かす。見え方を比べる。根拠を持って判断する。

グラフの選び方と読み取り

統計の見方

行うこと：気温の変化、降水量の内訳、日照と気温の関係を題材ごとのタブで比べ、別のグラフでは何が読み取りにくいかを確かめます。

手法：棒は量の比較、折れ線は時間変化、散布図は2つの量の関係、ヒストグラムは分布、円グラフは全体の内訳を表します。

行うこと：標準または読み込んだ欠損データを使い、比較表から0・平均・中央値・直前の値・線形補間を選んで、グラフや集計の違いを調べます。

手法：欠損値は、値が0なのではなく分からない状態です。平均の分母になる件数を確かめ、集計方法による平均・分散の違いを読み取ります。

行うこと：階級幅やデータを変え、分布の形、中心、ばらつき、グループの違いを比べます。

手法：ヒストグラムは、値を区間に分けて人数や個数を表す図です。箱ひげ図は中央値と四分位数を使って分布を要約します。平均・中央値で中心を、分散・標準偏差でばらつきを調べます。

行うこと：人数と割合、学科別と合計を切り替え、合格率の違いや結論が逆転する理由を調べます。

手法：クロス集計は、2つの分類を組み合わせて人数を数える方法です。行比率は行の合計を、列比率は列の合計を分母にします。グループごとの人数の偏りが、合計の割合にも影響します。

行うこと：点を動かし、相関係数や回帰直線、予測値がどう変わるかを調べます。

手法：散布図は、同じ対象の2つの数値を点で表します。相関係数は直線的な関係の向きと強さを、回帰直線は一方の値からもう一方を予測する目安を示します。実際の値と予測値の差が残差です。

行うこと：月別データを使い、長期的な増減、季節の繰り返し、伸び率を読み取ります。

手法：移動平均は、近くの時点の値を平均して細かな変動をならします。自己相関は、時点をずらしたデータ同士の関係から周期を調べる方法です。季節調整では、毎年繰り返す季節の動きを取り除きます。

行うこと：同じ母集団から何度も標本を取り、標本数や抽出方法による平均のぶれを比べます。

手法：無作為抽出は、偶然の仕組みで調べる対象を選ぶ方法です。標本平均を使って母平均を推定し、標本によるぶれをもとに信頼区間を求めます。標本数を増やすと、平均のぶれは一般に小さくなります。

行うこと：帰無仮説と対立仮説を立て、参加者の平均正答率を基準と比べて判断します。第1種・第2種の誤りも学びます。

手法：標準誤差は、標本平均のぶれの目安です。平均と基準の差を標準誤差で割ってZを求め、大標本の正規近似を使います。正規分布表から有意水準に対応する境目を読み、Zが棄却域に入るかを判断します。