今回は、箱ひげ図が使われるシーンと、結果を解釈するために知っておきたい箱ひげ図の各パーツの意味(四分位数、IQR)を解説します。上の図は、肥料GrowFast、肥料SuperPlant、肥料なし、それぞれの条件で植物が成長した高さを箱ひげ図にしたものです。不良数の分析これから統計分析を取り入れたい製造業のお客様から、「不良数は記録しているが、どのような分析ができるか」といったご質問をよくいただきます。良/不良といった2択に関するデータを二項データといいます。前回はデータの種類と、種類よって分析方法が異なることについてご紹介しました。データの種類(尺度)データの種類によって、使える分析手法が異なり、分析に工夫が必要になることは少なくありません。データを収集して分析するときに、データの種類を区別できることは必須の知識です。前回は、チョコレートの好み(ダーク、ミルク、ホワイト)のアンケート結果をグラフ化しました。アンケートや官能評価データ今回は、アンケートや官能評価データの統計分析についてご紹介します。データがカテゴリや段階評価である点が特殊ですが、母集団や検定といった統計の考え方はデータの種類に関わらず共通です。確率分布は正規分布だけではありません。今回は、左右に歪んだ分布を紹介します。予想と合っていたでしょうか。標準偏差のn-1前回は、自由度について紹介しました。自由度は、標準偏差の分母n-1として知っている方も多いのではないでしょうか。1サンプルt検定の自由度とは1サンプルt検定で使われる、t分布の形は自由度によって異なります。青線が、自由度1のとき。赤線が、自由度3のとき。緑線が、自由度30のとき。自由度が小さいほど裾が広く、自由度が大きいほど裾が狭まり、0のところで山が高くなっていきます。今回は、1サンプルが手元にあり、その母平均が目標と等しいかどうか調べる方法を解説します。サンプルだけ見つめていても、その背景にある母集団についてどのように推定するのか見当がつきません。t値の求め方vol.1からここまで、統計的に推測を行う準備をしてきました。母平均について推測できるようになるまであと少しです。前回ご紹介した、標本平均のZ値を計算する式を見てみましょう。前回は、中心極限定理をご紹介しました。中心極限定理に基づく統計手法は多くあります。今回は、標本平均から母平均について推測する準備として、中心極限定理を使い標本分布を標準化します。今回は、統計学の「中心」となる中心極限定理を紹介します。母集団から何回もサンプルを抽出したとき、サンプルの平均(標本平均)は分布します。標本平均の分布を、標本分布と呼びます。標本平均はXにバーを付けた記号で表します。Xbarとも書きます。偏差値とZ分布テストの得点分布は毎回異なりますが、偏差値を見ればどのテストでも自分の位置がわかります。得点分布をいくつか見てみましょう。同じ70点をとっても、平均点の違いによって自分の位置は変化します。標準偏差によっても、自分の位置は変わります。前回は、さまざまなバラツキを含むデータの多くは正規分布に従うというお話でした。いったさまざまなバラツキを含みます。それらの多くは正規分布に従うことがわかっています。サンプルから全数について推測するというお話でした。推測する方法を・・・!と行きたいところですが、その前に必要な知識を消化していきましょう。抜き取り検査で全数の品質を保つ統計というと、国などの調査結果が思い浮かぶでしょうか。今回は、品質を保つための強力なツールとしての統計を紹介します。1袋80gと記載されているポテトチップスの重さが、袋によって40gだったり160gだったりした場合を考えます。