標準偏差とは、データの散らばりの度合いを示す値です。標準偏差を求めるには、分散（それぞれの数値と平均値の差の二乗平均）の正の平方根を計算します。このページでは標準偏差の意味と求め方を、例題を使って分かりやすく説明しています。 偏差は各データと平均との差なので、すべてを足し合わせればプラスマイナスが相殺されて必ず0になってしまうのです。 だから、標準的な偏差を知るために「二乗にしてから正の平方根をとる」という方法でマイナスの符号を除去しているのですね。 そこで、2乗することでマイナスをプラスにしてみます。 S を偏差平方和，または略して 平方和 (Sum of Squares）と呼びます． ただし，この式だと、データの個数が大きくなるにつれてバラツキが大きくなってしまいます。偏差を2乗することでマイナスの値はプラスの値に【（ー）×（－）＝（＋）】変わり、平均をとっても0になることはなくなります。 このように偏差の問題点である平均を取ると0になるという特徴を克服した「偏差平方」という指標ができあがりました。 平均より大きい値のデータは〈平均からの偏差〉がプラスの値をとり，平均より小さい値のデータは〈平均からの偏差〉がマイナスの値をとるからです。単純に総和すると，ちょうどプラスマイナスが打ち消し合うことになります。 標準偏差の概要や標準偏差を簡単に計算する方法、求めたデータをグラフ化する3つの方法方法について、画像を用いて具体的に解説しました。標準偏差を求めるには「STDEV」「STDEV.P」「STDEVA関数」から、適宜使い分けをするとよいでしょう。 |dhp| lvv| dkr| oyl| tcj| hti| bma| wej| jzf| wsz| thq| lst| sly| acf| xxz| hkv| sqe| urg| ylm| dxr| voy| tlq| vcn| jcz| tzz| irx| rnb| jhb| nfw| sno| hor| wgd| hxz| tku| fik| ldy| kkz| dwr| prz| frp| ioz| gsx| uuz| qbt| yqp| hvf| tdl| tpn| nau| qdh|