あおきの統計学入門その6 #15

こんにちは！タキプロ6期生のあおき＠大分です。

9月も中旬になり少しずつ2次試験が近付いてきました。

焦らず焦らず。しっかり自分のやるべきことをやりましょう。

 

さて、今回は前回の続きとして、

標準偏差の大きな欠点について述べます。

その大きな欠点とは前回の私の記事でも表れているんです。

前回の記事の一部を下記に抜き出してみましょう。

 

> 例えば3-1組のA君 150cm、B君 160cm、C君 165cmの

> 身長の標準偏差を求めると、4.08と求めることが出来ます。

 

さて、どうでしょうか。何か気づきますか？

答えは、標準偏差単体では何の意味も持たないということです。

4.08と聞いて、「いやぁバラツキが大きいな！」とか、

「まだまだバラツキは小さいな。」といった判断は出来ないのです。

 

つまり、以下のことが言えます。

「標準偏差とは比較して意味がある」。

 

例えば、A君 150cm、B君 160cm、C君 165cmのいる

3-1組の標準偏差は4.08でした。

一方、D君 170cm、E君 180cm、F君 165cmのいる

3-2組の標準偏差は6.24でした。

これにより、3-1組より3-2組の方が身長のバラツキが大きい。

といったことを標準偏差を比較することで言うことが出来ます。

 

今後標準偏差を見るor使うことがあった場合は、

単体では判断してはいけません。

類似するデータの標準偏差と比較する形で使って見て下さい。

 

ここまでのあおきの統計学入門その1～6で、

データの大きさを表す平均、中央値、最大値/最小値と、

データのバラツキを表す標準偏差を説明してきました。

ここまで知っていれば統計学の入門は十分だと思います。

私も統計学に関してまだまだまだ勉強の身です。

これから、面白いことを発見すれば是非みなさんに

噛み砕いてお伝えできればと思います。

今回はこれにて終了しますね^^

 

PS

さて、次回は何を書こう…？

統計学初級にステップアップをするか、

ちょっぴり得意なExcelについて書くか、

敢えて、経済に関係する映画の紹介をするか。

とにもかくにも、あおきのポリシーである、

お仕事と試験勉強でお疲れの皆様に、

試験勉強から少し離れた、でも遠くはない、

何かためになる記事を書いていければと思います^^

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