確率・統計とデータの見方

イントロ

平均と中央値、ばらつきの読み方を中心にする

統計はデータの中心やばらつき、関係を読むための考え方で、平均だけでは全体像を誤ることがある。データ利活用やAIを理解するには、平均、中央値、ばらつき、相関などの基本語を知る必要があるからです。役割と限界をセットで押さえると、初めて見る例にも当てはめやすくなります。

定義

教科書では: 統計はデータの中心やばらつき、関係を読むための考え方で、平均だけでは全体像を誤ることがある。
言いかえると: 統計はデータの中心やばらつき、関係を読むための考え方で、平均だけでは全体像を誤ることがある。ここでは確率、平均、中央値、最頻値、分散、標準偏差、相関、回帰の入口を扱います。仮説検定、推定、詳細な回帰分析、統計ソフト操作までは追わず、平均と中央値を分けます。仕事で見かけたときは、平均の目的を先に言えるか確認します。

要点

代表値を見るときは、極端な値やばらつきも確認する。平均が何を助ける言葉かを、身近な業務場面に結び付けて読みます。

例

場面: 対応時間のデータで、1件だけ非常に長い値があると平均が引き上げられる例
順に考えると: この場面では、まず平均が何を助けるかを確認します。次に中央値との違いを見て、代表値を見るときは、極端な値やばらつきも確認する。仮説検定、推定、詳細な回帰分析、統計ソフト操作までは追わず、役割を一文で説明できれば十分です。この確認をすると、似た用語が並んだ問題でも目的から選びやすくなります。
ここが結論: 平均と中央値を分けると、代表値を見るときは、極端な値やばらつきも確認する。

注意

確認

Q1

確率・統計とデータの見方で最も大切な見方はどれですか。

まとめ

デジタル化は、連続的な情報を一定間隔で取り出し、段階的な値にし、0と1で表せる符号へ変える流れである。