データの整理と度数分布

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データの整理と度数分布
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データを整理する

データを整理するとは生のデータを
人が認識しやすいように加工するということです。

 

加工といっても都合の良いデータだけを
使ったりするわけではありません。

 

生のデータは次のように数値の羅列であることがほとんどです。

31.24 34.38 29.69 42.87 38.6 27.78 27.77 18 14.17 28.02
36.14 26.7 26.45 36.21 36.63 31.12 31.83 21.04 22.58 32.19
40.83 29.63 27.34 34.1 30.37 33.22 28.16 21.92 29.66 31.04
28.7 25.33 25.46 32.57 25.36 25.7 27.39 33.75 34.72 40.49
28.51 34.28 30.28 24.62 31.04 27.44 25.05 29.11 32.29 21.1

 

こういったデータを眺めるだけで得られる情報は
統計を使いこなしている人でもかなり少ないでしょう。

 

このようなデータの特徴をつかむために
加工するということがデータを整理するということです。

 

このデータの整理術を網羅したものが
記述統計の全てといっても過言ではありません。

度数分布表と相対度数

先ほどのデータを整理するためにまず行うのが
度数分布表の作成です。

 

度数分布表とは得られたデータを一定区間ごとに集計し、
それぞれの区間に含まれるデータの個数を表にしたものです。

 

実物を見るのが一番理解が早いと思いますので、
完成形を先に示します。

階級

度数

相対度数

累積相対度数

13

1

2

2

16

0

0

2

19

1

2

4

22

4

8

12

25

8

16

28

28

13

26

54

31

10

20

74

34

6

12

86

37

4

8

94

40

2

4

98

43

1

2

100

 

階級というのは
データを一定間隔で分けたときの区間を言い、
階級を代表する数値を階級値と言います。

 

この場合は1つ目の階級は13という階級値が設定されています。

 

この度数分布表では3ずつ階級を区切っているので、
13の階級は12以上15未満という区間を表しています。

 

度数というのはデータの中で
それぞれの階級に含まれるデータの個数を指しています。

 

13という階級には1つのデータが含まれていることになります。

 

相対度数はデータの全数で
それぞれの度数を割って100を掛けたもので、
その階級に何パーセントのデータが含まれているかを示しています。

 

累積相対度数は相対度数を
階級の小さい方から順に足し算していったもので、
その階級までにデータのうち何パーセントが含まれているかを示しています。

 

単純に度数分布表というときには相対度数や
累積相対度数が含まれないこともあるので一応覚えておいて下さい。

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