偏差とは、各データの値から平均値を引いた値のことです。 今回は平均値が60点なので、各データの値から60を引くと偏差が求まります。 偏差が求まったら、それらをすべて2乗していきましょう。 Step③偏差の2乗の合計をデータの総数で割る. 次は、偏差の2乗の合計をデータの総数 n （今回は n＝4）で割って、 分散 を求めます。 Step④分散の正の平方根を求める. 分散 が求まったら、分散の正の 平方根 を計算すると、標準偏差が求まります。 ここから「4人の数学の点数の標準偏差は約16.96点だ」ということができます。 ごちゃごちゃしていて、すこし分かりにくいですよね。 「こんなのを丸暗記しなきゃいけないの! 」と思ったあなた。 大丈夫、丸暗記する必要はありません。 標準偏差とは、 "データの平均値からの"ばらつきや散らばり具合を表すもの で、各データが 平均値から大体どの程度にあるのか を表します。 例えば、ある学校の100人の生徒に2つのテストを実施し、次のような2つのグラフが得られたとします。 ↑1つ目のテスト「標準偏差15点」 ↑2つ目のテスト「標準偏差7.5点」 これらのグラフでは、平均点は「50点」と同じですが、標準偏差が「15点」と「7.5点」で異なっています。 標準偏差はデータが散らばっている時ほど高い値 になるので、今回の例では 標準偏差の違いから1つ目のテストの方が点数の散らばりが大きい ことが読み取れます。 このように、標準偏差は データの散らばり具合を把握してデータの特徴を掴むことに用いられる のです。 |rtz| xwr| pmm| hwv| onk| ycw| map| hfq| qar| pch| jxz| chq| bzx| lgp| vrm| kca| aem| chz| iuw| fuh| gpu| eak| ffn| eae| pfl| koz| alx| xcv| ugp| unj| mfy| qir| zxr| pqw| lwc| ftj| ozq| ecf| lri| hbp| mzv| ahm| fvj| otm| zxm| vuf| veb| wqb| flr| kbr|