ちゃんと分かる記述統計 ～データ分析のための統計学入門＆実務スキル講座

統計分析を行う際の流れと進め方を解説します。本格的な分析の前に行う記述統計のフェーズは、分析の方向性を定める非常に重要なステップです

統計分析の大前提となる母集団と標本、記述統計と推測統計の関係性について解説します

収集したデータがカテゴリーデータ(質的変数)か数量データ(量的変数)か、さらにどの水準か(名義/順序/間隔/比率尺度)を識別する方法を学習します

①度数分布 (度数分布表・ヒストグラム)、②代表値 (平均値 / 中央値 / 最頻値)、③散布度 (分散・標準偏差 )の使い方を学習します

度数分布表やヒストグラムの見方を学習します。必ずデータの分布を確認してから代表値を選びましょう

分布のパターンと、それに対応した代表値(平均値/中央値/最頻値)の選び方を学習します

正規分布から大きく外れる特殊な分布の扱い方について学習します

記述統計のフェーズで非常に重要な、ヒストグラムの階級の幅の決め方について学習します

Excelでヒストグラムを描く方法を練習します(グラフ機能/データ分析ツールを使う方法)

データの分布が正規分布からどれだけ離れているかを示す指標(歪度・尖度)や正規確率プロット(QQプロット)の使い方を学習します

Excelで歪度・尖度を求めたり、正規確率プロット(Q-Qプロット)を作成して分布の特徴をみる方法を学習します

3つの代表値(平均値/中央値/最頻値)の意味と求め方を学習します

Excelの関数やアドインのデータ分析ツールで代表値を求める練習をします

データの分布や代表値と、散布度(分散/標準偏差、四分位範囲/四分位偏差)の対応を学習します

分散・標準偏差が2種類ある理由と、標本分散/不偏分散の違い・使い分け方を学習します

分散・標準偏差の意味を確認しながら、Excelで2種類の分散・標準偏差を求める練習をします

外れ値(極端な値)の判別方法や対処方法について学習します

本講座で学んだ記述統計のフェーズで行うことを振り返り、最終的な分析方法を決める上での考え方を学習します