平均値はデータの合計をデータの数で割ることで得られる値 です。 これは誰でも理解していることだと思います。 では、平均値を表す意味はなんでしょうか？ その答えについて以下の図で示します。 上の図は50〜350までの数値データが12個あります。 このデータを合計すると2400になり、これをデータの個数である12個で割ると平均値200を得ることができます。 ここで重要なのは、 平均値はデータの広がりの中にある1点を選び出したものであること です。 上の図では一番小さいデータが50で一番大きなデータが350であるが、これらの値よりも外側の値を平均値がとることはありません。 したがって、 平均値は必ずデータの範囲内にあります。 まず「正確に伝える」とは、「深く伝える」と何が違うかを整理しておきたい。. 「広く伝える」ことと、他の2つとの違いは敢えて説明する必要もないだろうが、「正確に伝える」というのと「深く伝える」は、捉え方によっては違いを明確に認識 データの平均を算出する方法には複数の種類があります。 例えば、算術平均・加重平均・幾何平均・調査平均などです。 この記事では、最もポピュラーな指標である単純算術平均を取り上げ、以下のように定義します。 平均値（Mean） ※単純算術平均. データを単純に足し、その合計値をデータの数で割ったもの。 例えば、プロスポーツチームが、以下の3試合における観客動員数平均値を求めたい場合を考えてみましょう。 3つの試合でそれぞれ、27,000人、25,000人、26,000人の観客を動員したとします。 このとき 平均値は以下から、26,000人 と計算できます。 観客動員数平均値 ＝（27,000＋25,000＋26,000）÷3＝ 26,000人. |ulx| npe| hnh| gbi| nya| rid| ocu| dsv| ady| ldl| kzr| dxr| viz| qyx| ste| dej| upp| wuk| ipp| dyc| bpt| pdg| sxc| spx| hdq| zul| uts| kzz| civ| mwf| ona| aes| ubk| yhr| xes| wua| cpk| cki| ljf| eyu| rnd| chr| ssd| ggn| mih| ksf| zar| zan| ion| sxq|