人に聞けない痔の悩み、これでスッキリ >>

平均の使い分けが分かりません。

まず用語として、以下のようで合っていますでしょうか。

・単純平均=相加平均=標準平均=算術平均
・相乗平均=加重平均

また、加重平均の使いどころがわかりません。
いくつか同じ質問・回答を見て回りましたが、
分かりませんでした。
具体例はあげられているけれども、どのような場合に
加重平均を使えばよいのか書かれていないのです。

今これであろうと思うのは、
「相加平均は全体から見た平均値。
一方加重平均は、個々の重要度を取り入れた平均(?)」
ぐらいです。

相加平均・相乗平均の使い分けを教えて下さい。

このQ&Aに関連する最新のQ&A

A 回答 (3件)

算術平均と重み付平均の使い分けを書けば何とかなりますね



前者は生データ(1,2,3,...)が手元にあるとき
後者は集計データ(1が6点,2が3点,...)があるときに
使います。生データを重み1(1点とも言いかえることができます)の集計データとみなすと.算術平均は重みが1の重み付平均(1が1点,2が1点,3が1点,...)となります。
ただし.おおみは.点数を取る場合.標準偏差の逆数を取る場合.平均値からの離れている度合いで0に近づける・0にする等いろいろな計算方法があります。集計表の場合の点数とは限らないで゜す。

>標準平均
>相加平均
は使ったことがない言葉です。ょって回答不能。

>相乗平均
の使い分けは測量関係です。測量関係の本を見てください。
    • good
    • 0
この回答へのお礼

ご回答ありがとうございます。

重み付き平均で、いろいろな重みのつけ方があるのは
初めて知りました。

・算術平均
  対象とするデータが生データの場合。
・重み付き平均
  対象とするデータが集計データの場合。
ということですね。

お礼日時:2006/09/23 11:23

大体答が出ているようですので補足だけ。


ジャンルや時代に応じてこれらの言葉の使いわけがあるようですが、高校数学だと相加平均と相乗平均という言葉しか出てきません。
まあしかし
単純平均=相加平均=標準平均=算術平均
は正しいでしょう。
問題は相乗平均で、これは加重平均とは全く違います。
相乗平均=幾何平均 です。
では加重平均とは?これは仰るように
「個々の重要度を取り入れた」相加平均です。
つまりおのおのの要素に「重要度」ないし「密度」の違いがある時、単純に相加平均を出すと「重要度」「密度」の低い数値になってしまうので、補正している、と言う感じでしょうか。(不正確な言い方ですが大体こんなものかな)
要するに、平均ということばはそれで全体を代表させる、ということですから、どういう意味で代表なのか、それによって使いわけが生じるわけです。

この回答への補足

用語の使い方が間違っていたために、
全体的に的の得ない質問になってしまいました。

回答者さん方の答えから、

・単純平均=相加平均=標準平均=算術平均
・相乗平均=幾何平均
・加重平均=重み付き平均

でよいでしょうか。

補足日時:2006/09/23 11:38
    • good
    • 0
この回答へのお礼

ご回答ありがとうございます。

重要度、密度を具体的な事例であげて頂けると
助かりました。

>要するに、平均ということばはそれで全体を
>代表させる、ということですから、どういう
>意味で代表なのか、それによって使いわけが
>生じるわけです。
そういわれてみれば、全て○○平均なんですよね。。
平均の世界は深いですね><

お礼日時:2006/09/23 11:29

まず、相乗平均は加重平均とは違います。

Wikipediaで検索してみてください。

相乗平均は幾何平均ともいいます。

数学的に正しいかどうかは定かではありませんが、
私が仕事上で理解していることは、
算術平均は、得られる数字が正規分布するときの、一番たくさん得られそうな値、というもので、
幾何平均は、得られる数字が対数正規分布するときの、一番たくさん得られそうな値、という意味合いです。
(統計家の人からは、不正確な理解と怒られるかもしれません)

気になったのでHPで検索すると、参考URLに示したHPを見つけました。
桁数が極端に違う数字の集団を扱うときには、算術平均だと大きな数字に引っ張られた平均値が出てしまって、本当の「真ん中ぐらい」がわからないので、そういうときには、相乗平均なんかも使いますってことのようです。

参考URL:http://www.kwansei.ac.jp/hs/z90010/sugakuc/touke …

この回答への補足

私が知りたかったのは加重平均のようです。
用語の使い方が間違っておりました。
申し訳ございません。

補足日時:2006/09/23 11:35
    • good
    • 0
この回答へのお礼

ご回答ありがとうございます。

参考URLも見てきました。

>桁数が極端に違う数字の集団を扱うときには、
>算術平均だと大きな数字に引っ張られた平均値が
>出てしまって、本当の「真ん中ぐらい」がわからな
>いので、そういうときには、相乗平均なんかも使い
>ますってことのようです。
これならば納得しやすいです。

お礼日時:2006/09/23 11:12

このQ&Aに関連する人気のQ&A

お探しのQ&Aが見つからない時は、教えて!gooで質問しましょう!

このQ&Aを見た人が検索しているワード

このQ&Aと関連する良く見られている質問

Q加重平均と平均の違い

加重平均と平均の違いってなんですか?
値が同じになることが多いような気がするんですけど・・・
わかりやす~い例で教えてください。

Aベストアンサー

例えば,テストをやって,A組の平均点80点,B組70点,C組60点だったとします.
全体の平均は70点!・・・これが単純な平均ですね.
クラスごとの人数が全く同じなら問題ないし,
わずかに違う程度なら誤差も少ないです.

ところが,A組100人,B組50人,C組10人だったら?
これで「平均70点」と言われたら,A組の生徒は文句を言いますよね.
そこで,クラスごとに重みをつけ,
(80×100+70×50+60×10)÷(100+50+10)=75.6
とやって求めるのが「加重平均」です.

Q相加平均、相乗平均、調和平均について

この三つの平均をどういった場面でどう使い分けるのかわかりません、教えてもらえませんか?

Aベストアンサー

具体的に使い分ける方法ではなく、いくぶん抽象的な
話になります。

平均の概念にはもう少し一般的なものがあります。
x_1からx_nまでのn個の平均をMとすると、
ある関数f(x)があって、f(M) = {Σf(x_i)}/n、
もしくは、y=f(x)の逆関数をg(y)として、
M = g({Σf(x_i)}/n)、
となるように平均の概念が一般化できます。
(ごちゃごちゃになるので省略しましたが、Σは
iが1からnまでの合計だと思って下さい。)

例えば、f(x)=xだとM=Σx_i/nとなってふつうの相加平均、
f(x)=log(x)だとM=(Πx_i)^(1/n)となって相乗平均、
f(x)=1/xだとM=n/Σ(1/x_i)となって調和平均となります。
他に、この一般化された平均の概念には標準偏差なども
関係してきます。μをx_iの相加平均としてf(x)=(x-μ)^2とすると、
M=μ±(Σ(x-μ)^2/n)^(1/2)となり、この±の後の
部分は標準偏差です。このことから標準偏差というのは
「平均からの差の平均」に深く関係したものであること
が分かります。

このようにf(x)の部分をいろいろと考えてあげれば、
他にもさまざまな「平均」が得られるかもしれません。

このf(x)とは、「意味の世界から(加算ベースの)数値の
世界への橋渡しをする関数」です。平均とは、
橋渡し関数のf(x)によって意味の世界から
いったん数値の世界へ変換した後、そこでふつうの足し
算で平均を計算し、f(x)の逆関数g(y)によって
またもとの意味の世界へ戻しています。つまり、
相加平均とはそのままの平均、相乗平均とは桁数の平均、
調和平均とは配分の平均のことなのです。

ここで、例えば、音の強さを考えてみます。
物理学や心理学の分野における知見として、
人間が感じる音は、目盛りが1増えると音の強さが
20倍になっているということだそうです。
この20という数値は経験的なものなのでそれ
以上はあまり意味はありませんが、要するに
音の強さを扱うときには、単純に足し算では扱うこと
ができず、目盛りが1増えるごとに倍数の20を掛ける
ので、桁数に比例している量を考えることになります。
すると音の強さを平均するときには相加平均は使えず、
桁の平均考えたほうが良いことになります。つまり
相乗平均です。このようにして、この音の意味の世界
から数値の世界への橋渡しは原理的にf(x)=log(x)に
なり相乗平均を利用することになるわけです。

同様に順位や配分の問題だと、人間の感覚にマッチした
f(x)を考えようとすると調和平均に行き着きます。
順位の話などは各種平均の話のところではあまり
見かけませんが、考えてみると面白いでしょう。

個々の問題がどうなるかはケースバイケースでみない
となんとも言えませんが、上記の橋渡し関数が何で
あるかを考えれば多少は違った角度からみてなにか
分かりやすくなることもあるのではないでしょうか。

具体的に使い分ける方法ではなく、いくぶん抽象的な
話になります。

平均の概念にはもう少し一般的なものがあります。
x_1からx_nまでのn個の平均をMとすると、
ある関数f(x)があって、f(M) = {Σf(x_i)}/n、
もしくは、y=f(x)の逆関数をg(y)として、
M = g({Σf(x_i)}/n)、
となるように平均の概念が一般化できます。
(ごちゃごちゃになるので省略しましたが、Σは
iが1からnまでの合計だと思って下さい。)

例えば、f(x)=xだとM=Σx_i/nとなってふつうの相加平均、
f(x)=log(x)だとM=(Πx_i)^(1/n)とな...続きを読む

Q平均値、標準偏差、幾何平均、幾何標準偏差の推定

数学素人でさっぱり意味が分かりません。
分布なのですが、一部書き込みます。
A  累積分布  確率密度
1   0.0009329 0.0009329
2  0.0012776 0.0003447
4  0.0023306 0.0010530
6  0.0040988 0.0017682
8  0.0069518 0.0028531
10  0.0113821 0.0044303
~   ~     ~
28  0.4085144 0.0898605
30  0.5000000 0.0914856
32  0.5882070 0.0882027
~   ~     ~
68  0.9995101 0.0002532
70  0.9996741 0.0001640
80  0.9999535 0.0002795
100 0.9999989 000000453

Aを正規分布で近似した場合、平均値と標準偏差の推定
Aを対数正規分布で近似した場合、幾何平均と幾何標準偏差の推定
エクセルにデータ入れて計算しようとしてるのですが、方法が分かりません。どのように計算すれば良いのでしょうか?全く知識ないのですみませんが御教授してください。(何か計算に足りない物があれば指摘下さい)

数学素人でさっぱり意味が分かりません。
分布なのですが、一部書き込みます。
A  累積分布  確率密度
1   0.0009329 0.0009329
2  0.0012776 0.0003447
4  0.0023306 0.0010530
6  0.0040988 0.0017682
8  0.0069518 0.0028531
10  0.0113821 0.0044303
~   ~     ~
28  0.4085144 0.0898605
30  0.5000000 0.0914856
32  0.5882070 0.0882027
~   ~     ~
68  0.9995101 0.0002532
70  0.9996741 0.0001640
80  0.9999535 ...続きを読む

Aベストアンサー

【解ければ何でもいいよ、という場合】

以下のページを参考に。ほとんど何も考えずにフィット完了。
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/Hanasi/StatTalk/solver.html

対数正規分布にする場合は
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Bunpu/log-normal.html
幾何平均と幾何分散は真ん中あたりにちょろっと書いてある。分散→標準偏差に直すこと。
Aはすでに対数であると仮定して話を進めれば、フィッティングは普通の正規分布で出した結果を使い、それを対数正規分布だったと読み替えるだけ。

統計学自習ノート@群馬大青木研はネットで統計やるとき最も支持されている教科書だからブックマークしておくとよい。



【考えて解きたい場合】

正規分布の定義は以下の式
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%AD%A3%E8%A6%8F%E5%88%86%E5%B8%83

フィッティングはとりあえず最小二乗法
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%80%E5%B0%8F%E4%BA%8C%E4%B9%97%E6%B3%95

Σ[i=0→n](yi-f(xi))^2
の最小値問題に帰着できる、と。

私はこの方法やったことないけど。もっと強引な近似でやってるが、統計の授業では教えてはいけない気がするので却下。

http://szksrv.isc.chubu.ac.jp/lms/lms1.html
も参照(ただし直線近似なので参考にしかならず)

【解ければ何でもいいよ、という場合】

以下のページを参考に。ほとんど何も考えずにフィット完了。
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/Hanasi/StatTalk/solver.html

対数正規分布にする場合は
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Bunpu/log-normal.html
幾何平均と幾何分散は真ん中あたりにちょろっと書いてある。分散→標準偏差に直すこと。
Aはすでに対数であると仮定して話を進めれば、フィッティングは普通の正規分布で出した結果を使い、それを対数正規分布だったと読み替えるだけ。

統計学自...続きを読む

Q相関係数についてくるP値とは何ですか?

相関係数についてくるP値の意味がわかりません。

r=0.90 (P<0.001)

P=0.05で相関がない

という表現は何を意味しているのでしょうか?
またMS Excelを使ってのP値の計算方法を教えてください。

よろしくお願い致します。

Aベストアンサー

pは確率(probability)のpです。全く相関のない数字を組み合わせたときにそのr値が出る確率をあらわしています。

統計・確率には100%言い切れることはまずありません。というか100%言い切れるのなら統計・確率を使う必要は有りません。
例えばサイコロを5回振って全て同じ目が出る確率は0.08%です。そんな時、そのサイコロを不良品(イカサマ?)と結論つけるとわずかに間違っている可能性が残っています。ただ、それが5%以下ならp=0.05でそのサイコロは正常ではないと結論付けます。
それが危険率です。(この場合はp=0.1%でもいいと思いますが)
相関係数においても相関の有無を結論つけるにはそのrが偶然出る確率を出すか、5%の確率ならrがどれぐらいの値が出るかを知っておく必要が有ります。

>r=0.90 (P<0.001)

相関係数は0.90と計算された。相関がないのに偶然r=0.90 となる確率は0.001以下だと言ってます。

>P=0.05で相関がない

相関がないと結論。(間違っている確率は5%以下)だと言ってます。

エクセルでの計算ですが、まず関数CORRELを使ってr値を出します。xデータがA1からA10に、yデータがB1からB10に入っているとして

r=CORREL(A1:A10,B1:B10)

次にそのr値をt値に変換します。

t=r*(n-2)^0.5/(1-r^2)^0.5

ここでnは組みデータの数です。((x1,y1),(x2,y2),・・・(xn,yn))
最後に関数TDISTで確率に変換します。両側です。

p=TDIST(t値,n-2,2)

もっと簡単な方法があるかも知れませんが、私ならこう計算します。(アドインの分析ツールを使う以外は)

pは確率(probability)のpです。全く相関のない数字を組み合わせたときにそのr値が出る確率をあらわしています。

統計・確率には100%言い切れることはまずありません。というか100%言い切れるのなら統計・確率を使う必要は有りません。
例えばサイコロを5回振って全て同じ目が出る確率は0.08%です。そんな時、そのサイコロを不良品(イカサマ?)と結論つけるとわずかに間違っている可能性が残っています。ただ、それが5%以下ならp=0.05でそのサイコロは正常ではないと結論付けます。
それが危険率です。(この場...続きを読む

Q算術的平均 (arithmetic means)と 幾何学的平均 (geometric means)

この二つの平均の種類はどう違うのでしょうか。どう使い分けるのでしょうか。仮に、計算手順に「幾何学的平均を用いて調波分析をする」などとあっても、手元にあるデータの数が大きすぎなければ普通に算術的平均を用いてしまってよいのでしょうか。宜しくお願いします。

Aベストアンサー

文章で説明すると非常に長いので、参考ページを。

http://www004.upp.so-net.ne.jp/s_honma/mean/harmony.htm
http://www.kwansei.ac.jp/hs/z90010/sugakuc/toukei/daihyou2/daihyou2.htm

上の2つで解ると思います。
なお、幾何平均=相乗平均ですので適当に読み替えて下さい。

Q比率(%) の平均値を算出する場合、算術平均値、幾何平均値、調和平均値のいずれが適切でしょうか。

比率(%) の平均値を算出する場合、
算術平均値、幾何平均値、調和平均値の
いずれが適切でしょうか。

例えば次のデータがある場合、エクセルで各々の
種類の平均値を算出すると求められる答えが
変わってきます。明日までに上司に提出する
レポートで、比率の平均値を記載しなくては、
ならないのですが、いろいろなサイトを調べて
もいまいち自信が持てません。助けて下さい。

ちなみに数値(%)は物流諸掛(ある貿易取引中の
最終確定金額中において、どれくらいの割合、
搬送費用が占めているのか) を表しています。
宜しくお願い致します。

(例)
1.222 %
1.210 %
1.204 %
1.159 %
3.232 %
1.762 %
1.112 %
1.299 %
1.122 %
1.611 %
1.284 %

算術平均 1.474 %
幾何平均 1.396 %
調和平均 1.346 %

Aベストアンサー

これらの率だけからでは意味のある平均は出せません。

すべての種類における最終確定金額に対する搬送費用の割合の
平均値を計算するならば、
すべての種類の搬送費用合計/すべての種類の最終確定金額合計
とする必要があります。

率しか分かっていないと、例えば種類Aの物流が1、種類Bの物流が
1000といったように極端な場合は、単に率の平均をとるのは
意味がないとわかると思います。
すなわち、それぞれの種類の絶対量がわからないといけないと思い
ます。

Q<統計学> CV(変動係数)について

CV値は
  
  CV=(標準偏差/平均値)

で算出されますよね?

ただばらつきを評価するだけなら、標準偏差でいいと思うのですけど、
平均値で割ることで何が分かるのですか?

教えてください!! お願いします。

Aベストアンサー

平均100で標準偏差(バラツキの目安)が1なら、1%のばらつきの程度です。

これを、平均10000で標準偏差100と並べてみると、数字の大きさからこちらのほうがばらつきが大きいように一瞬思いますが、実はどちらも1%のばらつきなのですね。

そういう桁によらず何%のバラツキなのか、というのを比較把握するには桁を合わせる意味で平均値で割って合わせる(正規化する)ほうが便利なのです。

Qエクセル 数値だけ抽出するには?

エクセルで、文字列+スペース+数字と入力されているセルから数値だけ取り出す方法を教えていただけますか?
文字列とスペースの字数は一定で、数値の桁数は6-8桁と変動します。
A列からb列のように変換したいのです。

A列          B列
PMID:_12345678    12345678
PMID:_123456     123456

宜しくお願いいたします。

Aベストアンサー

B1に
VALUE(REPLACE(A1,1,6,""))
でよいでしょう.

数値の桁数には依存しません.

Q統計学的に信頼できるサンプル数って?

統計の「と」の字も理解していない者ですが、
よく「統計学的に信頼できるサンプル数」っていいますよね。

あれって「この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる」という決まりがあるものなのでしょうか?
また、その標本数はどのように算定され、どのような評価基準をもって客観的に信頼できると判断できるのでしょうか?
たとえば、99人の専門家が信頼できると言い、1人がまだこの数では信頼できないと言った場合は信頼できるサンプル数と言えるのでしょうか?

わかりやすく教えていただけると幸いです。

Aベストアンサー

> この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる・・・
 調べたいどの集団でも、ある一定数以上なら信頼できるというような決まりはありません。
 何かサンプルを集め、それをなんかの傾向があるかどうかという仮説を検証するために統計学的検定を行って、仮設が否定されるかされないかを調べる中で、どの検定方法を使うかで、最低限必要なサンプル数というのはあります。また、集めたサンプルを何か基準とすべき別のサンプルと比べる検定して、基準のサンプルと統計上差を出すに必要なサンプル数は、比べる検定手法により計算できるものもあります。
 最低限必要なサンプル数ということでは、例えば、ある集団から、ある条件で抽出したサンプルと、条件付けをしないで抽出したサンプル(比べるための基準となるサンプル)を比較するときに、そのサンプルの分布が正規分布(正規分布解説:身長を5cmきざみでグループ分けし、低いグループから順に並べたときに、日本人男子の身長なら170cm前後のグループの人数が最も多く、それよりも高い人のグループと低い人のグループの人数は、170cmのグループから離れるほど人数が減ってくるような集団の分布様式)でない分布形態で、しかし分布の形は双方とも同じような場合「Wilcoxon符号順位検定」という検定手法で検定することができますが、この検定手法は、サンプルデータに同じ値を含まずに最低6つのサンプル数が必要になります。それ以下では、いくらデータに差があるように見えても検定で差を検出できません。
 また、統計上差を出すのに必要なサンプル数の例では、A国とB国のそれぞれの成人男子の身長サンプルがともに正規分布、または正規分布と仮定した場合に「t検定」という検定手法で検定することができますが、このときにはその分布を差がないのにあると間違える確率と、差があるのにないと間違える確率の許容値を自分で決めた上で、そのサンプルの分布の値のばらつき具合から、計算して求めることができます。ただし、その計算は、現実に集めたそれぞれのサンプル間で生じた平均値の差や分布のばらつき具合(分散値)、どのくらいの程度で判定を間違える可能性がどこまで許されるかなどの条件から、サンプル間で差があると認められるために必要なサンプル数ですから、まったく同じデータを集めた場合でない限り、計算上算出された(差を出すために)必要なサンプル数だけサンプルデータを集めれば、差があると判定されます(すなわち、サンプルを無制限に集めることができれば、だいたい差が出るという判定となる)。よって、集めるサンプルの種類により、計算上出された(差を出すために)必要なサンプル数が現実的に妥当なものか、そうでないのかを、最終的には人間が判断することになります。

 具体的に例示してみましょう。
 ある集団からランダムに集めたデータが15,12,18,12,22,13,21,12,17,15,19、もう一方のデータが22,21,25,24,24,18,18,26,21,27,25としましょう。一見すると後者のほうが値が大きく、前者と差があるように見えます。そこで、差を検定するために、t検定を行います。結果として計算上差があり、前者と後者は計算上差がないのにあると間違えて判断する可能性の許容値(有意確率)何%の確率で差があるといえます。常識的に考えても、これだけのサンプル数で差があると計算されたのだから、差があると判断しても差し支えないだろうと判断できます。
 ちなみにこの場合の差が出るための必要サンプル数は、有意確率5%、検出力0.8とした場合に5.7299、つまりそれぞれの集団で6つ以上サンプルを集めれば、差を出せるのです。一方、サンプルが、15,12,18,12,21,20,21,25,24,19の集団と、22,21125,24,24,15,12,18,12,22の集団ではどうでしょう。有意確率5%で差があるとはいえない結果になります。この場合に、このサンプルの分布様式で拾い出して差を出すために必要なサンプル数は551.33となり、552個もサンプルを抽出しないと差が出ないことになります。この計算上の必要サンプル数がこのくらい調査しないといけないものならば、必要サンプル数以上のサンプルを集めて調べなければなりませんし、これだけの数を集める必要がない、もしくは集めることが困難な場合は差があるとはいえないという判断をすることになるかと思います。

 一方、支持率調査や視聴率調査などの場合、比べるべき基準の対象がありません。その場合は、サンプル数が少ないレベルで予備調査を行い、さらにもう少しサンプル数を増やして予備調査を行いを何回か繰り返し、それぞれの調査でサンプルの分布形やその他検討するべき指数を計算し、これ以上集計をとってもデータのばらつきや変化が許容範囲(小数点何桁レベルの誤差)に納まるようなサンプル数を算出していると考えます。テレビ視聴率調査は関東では300件のサンプル数程度と聞いていますが、調査会社ではサンプルのとり方がなるべく関東在住の家庭構成と年齢層、性別などの割合が同じになるように、また、サンプルをとる地域の人口分布が同じ割合になるようにサンプル抽出条件を整えた上で、ランダムに抽出しているため、数千万人いる関東の本当の視聴率を割合反映して出しているそうです。これはすでに必要サンプル数の割り出し方がノウハウとして知られていますが、未知の調査項目では必要サンプル数を導き出すためには試行錯誤で適切と判断できる数をひたすら調査するしかないかと思います。

> どのような評価基準をもって客観的に信頼できると判断・・・
 例えば、工場で作られるネジの直径などは、まったくばらつきなくぴったり想定した直径のネジを作ることはきわめて困難です。多少の大きさのばらつきが生じてしまいます。1mm違っても規格外品となります。工場では企画外品をなるべく出さないように、統計を取って、ネジの直径のばらつき具合を調べ、製造工程をチェックして、不良品の出る確率を下げようとします。しかし、製品をすべて調べるわけにはいきません。そこで、調べるのに最低限必要なサンプル数を調査と計算を重ねてチェックしていきます。
 一方、農場で生産されたネギの直径は、1mmくらいの差ならほぼ同じロットとして扱われます。また、農産物は年や品種の違いにより生育に差が出やすく、そもそも規格はネジに比べて相当ばらつき具合の許容範囲が広くなっています。ネジに対してネギのような検査を行っていたのでは信頼性が損なわれます。
 そもそも、統計学的検定は客観的判断基準の一指針ではあっても絶対的な評価になりません。あくまでも最終的に判断するのは人間であって、それも、サンプルの質や検証する精度によって、必要サンプルは変わるのです。

 あと、お礼の欄にあった専門家:統計学者とありましたが、統計学者が指摘できるのはあくまでもそのサンプルに対して適切な検定を使って正しい計算を行ったかだけで、たとえ適切な検定手法で導き出された結果であっても、それが妥当か否か判断することは難しいと思います。そのサンプルが、何を示し、何を解き明かし、何に利用されるかで信頼度は変化するからです。
 ただ、経験則上指標的なものはあります。正規分布を示すサンプルなら、20~30のサンプル数があれば検定上差し支えない(それ以下でも問題ない場合もある)とか、正規分布でないサンプルは最低6~8のサンプル数が必要とか、厳密さを要求される調査であれば50くらいのサンプル数が必要であろうとかです。でも、あくまでも指標です。

> この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる・・・
 調べたいどの集団でも、ある一定数以上なら信頼できるというような決まりはありません。
 何かサンプルを集め、それをなんかの傾向があるかどうかという仮説を検証するために統計学的検定を行って、仮設が否定されるかされないかを調べる中で、どの検定方法を使うかで、最低限必要なサンプル数というのはあります。また、集めたサンプルを何か基準とすべき別のサンプルと比べる検定して、基準のサンプルと統計上差を出すに必要な...続きを読む

QエクセルのIF関数で、文字が入力されていたならば~

エクセルのIF関数で文字が入力されていたならば~、という論理式を組み立てたいと思っています。

=IF(A1="『どんな文字でも』","",+B1-C1)

A1セルに『どんな文字でも』入っていたならば、空白に。
文字が入っていなければB1セルからC1セルを引く、という状態です。

この『どんな文字でも』の部分に何を入れればいいのか教えてください。

またIF関数以外でも同様のことができれば構いません。

宜しくお願いします。

Aベストアンサー

=IF(ISTEXT(A1),"",B1-C1)

でどうでしょうか?


人気Q&Aランキング