エクセル　STDEVとSTDEVPの違い

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質問者：sannsyokupann
質問日時：2006/10/28 21:12
回答数：2件

エクセルの統計関数で標準偏差を求める時、STDEVとSTDEVPがあります。両者の違いが良くわかりません。
宜しかったら、恐縮ですが、以下の具体例で、『噛み砕いて』教えて下さい。
（例）
セルA1～A13に1～13の数字を入力、平均値＝７、STDEVでは3.89444、STDEVPでは3.741657となります。
また、平均値7と各数字の差を取り、それを２乗し、総和を取る(182)、これをデータの個数13で割る(14)、この平方根を取ると3.741657となります。
では、STDEVとSTDEVPの違いは何なのでしょうか？統計のことは疎く、お手数ですが、サルにもわかるようご教授頂きたく、お願い致します。

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参考程度に

アンサープラス by 教えて!goo
2017/03/01 15:28

下記Microsoftオフィシャルサイトにて、解説や使用例がありますので、参考になるでしょう。

【STDEV 関数 - Office のサポート】
https://support.office.com/ja-jp/article/STDEV-% …

【STDEVP 関数 - Office のサポート】
https://support.office.com/ja-jp/article/STDEVP- …

回答 (2件)

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No.2ベストアンサー

回答者： popesyu
回答日時：2006/10/28 22:45

データが母集団そのものからとったか、標本データかで違います。

また母集団そのものだったとしても（例えばクラス全員というような）、その背景にさらならる母集団（例えば学年全体）を想定して比較するような時もありますので、その場合は標本となります。
で標本データの時はSTDEVを使って、母集団の時はSTDEVPをつかうことになります。
公式の違いは分母がn-1（STDEV）かn（STDEVP）かの違いしかありません。まぁ感覚的に理解するなら、分母がn-1になるということはそれだけ結果が大きくなるわけで、つまりそれだけのりしろを多くもって推測に当たるというようなことになります。
AとBの違いがあるかないかという推測をする時、通常は標本同士の検証になるわけですので、偏差を余裕をもってわざとちょっと大きめに見るということで、それだけ確証の度合いを上げるというわけです。

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この回答へのお礼

ありがとうございます。

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お礼日時：2006/10/29 22:26

No.1

回答者： Nouble
回答日時：2006/10/28 22:14

この2つの違いは確か

関数に与えるデータの性質に違いがあるとしています

生産を例にして考えると
片方は生産物全部のデータ
他方は全体から1部を抜き出して得たデータです

処理の違いまでは判らないですが観念的にはこんな戸頃です

- 26
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この回答へのお礼

ありがとうございます。

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お礼日時：2006/10/29 22:25

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エクセルで、標準偏差の式は４種類あり
（STDEV、STDEVA 、STDEVP、STDEVPA）
違いがよくわかりません。
はじめの２つは分母が（ｎ－１）、あとの２つは分母がｎ
となっています。

高校の数学で習ったときは、分母はｎだったと思います。
この違いはなんですか？

（２つずつ同じ数式ですが、Ａがあるのと無いのでは何が
　違うかわかりますか？）

エクセルのヘルプでは、下記のように書いてあります。

STDEV 引数を正規母集団の標本と見なし、標本に基づいて母集団の標準偏差の推定値を返します。

STDEVA 数値、文字列、および論理値を含む引数を正規母集団の標本と見なし、母集団の標準偏差の推定値を返します。

STDEVP 引数を母集団全体と見なし、母集団の標準偏差を返します。

STDEVPA 数値、文字列、および論理値を含む引数を母集団全体と見なし、母集団の標準偏差を返します。

Aベストアンサー

標準偏差そのものを求める計算は、質問者さんが言われるとおり、分母をｎとするのが正しいです（実際は、分散を計算するときにｎで割るのであって、標準偏差は（√分散）ですね）。

ですから、例えば、

部品を１０万個作った。これら部品の寸法の平均および標準偏差を調べたい。

と言う場合は、暇な人がいれば、とにかく１０万個の部品の寸法を全部測定して、全部の測定値から平均と分散、標準偏差を計算する。このとき、平均も分散も１０万で割る。こうして求められた値は、とりもなおさず母集団の平均と分散であり、標準偏差はSTDEVPで計算するべき。

ところが、大抵の場合、１０万個の部品全部の寸法を調べようなんて暇な人はいないわけで、１０万個作ったうちの１００個を無作為に抜き出して測定して、その１００個の測定値の平均値や標準偏差を求めようとする。このように、母集団（１０万個）から１００個抜き出した標本の平均を計算するときには１００で割り、標本の分散そのものを計算するときも１００で割る。こうして求めた標本の平均や分散は、母集団のそれと区別して、標本平均とか標本分散と呼ばれるのですが、標本の標準偏差そのものを求めるときもSTDEVPを使って計算して良い（と思う）。
ところが、１００個抜き出して検査を行った元々の目的は、母集団の平均や標準偏差を「推定しましょう」ということであって、標本平均や標本分散を求めれば良いというほど実は単純ではない。抜き取り検査をして、標本平均と標本分散を求め、標本を母集団にもどしてまた抜き取り検査をする。これを何度も何度も繰り返す。このとき、繰り返し求められた標本平均の平均がどうなるか、標本分散の平均がどうなるかを調べてみると、標本平均の平均は、どうやら母集団の平均値（強いていうなら真値ですね）に近づくのだけど、ちょっと不思議なことに、標本分散の平均は母集団の分散に近づいてくれない。ということで、標本分散をもってして母集団の分散の推定量とするのはどうも怪しい。

推定量の平均が母集団の母数（平均とか分散）になるとき、その推定量を不偏推定量といいますが、上で述べたように標本平均は不偏推定量なんだけれど、標本分散は不偏推定量ではない。そこで編み出されたのが、標本から分散の推定量を計算するときにｎで割るのではなく(n-1)で割る方法で、こいつが分散の不偏推定量になっているため不偏分散と呼んばれたりする。で、（√不偏分散）を計算してくれるのがSTDEV。

ということで、
STDEVPは母集団または標本（を母集団と見なして）の標準偏差を計算してくれる。
一方、STDEVは標本の（√不偏分散）を計算してくれるが、これは「標本の標準偏差」ではなく、「母集団の標準偏差の推定値」である。

じゃあ、母集団の標準偏差の推定値はSTDEVで計算しないと誤りなのか、と言われると、それがまたややこしい。不偏推定量というのは、その期待値が母集団と一致するという点では一応確からしいわけなんだけど、そのほかにも推定量としての確からしさを見積もる方法はいろいろとあって、(n-1)で割る不偏分散が必ずしも一番確からしいとは言えないと思う。最尤推定量っていうのもあるのだけど、不偏分散は最尤推定量ではなく、標本分散の方が最尤推定量だったりもする。

まあ、現実問題としてはｎが適当に大きければ標本分散と不偏分散の違いは問題にならない場合が多いのであまり気にした事はありませんし、それが気になるような場合は、他に問題がある場合の方が多いので、どっちでもいーよなーと大雑把な私はいつも思ってる。

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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。

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＞＞＞
ある試験片に40kgの重りをつけた時の荷重は何Nをかけてあげると、重り40kgをつけたときの荷重と同等になるのでしょうか？

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上手く説明できないのですが、、、。教えて下さい。

エクセルの折れ線グラフに標準偏差の値を入れ込む方法は判るのですが、一つの値を入れ込むと、すべてのポイントに反映されてしまいます。各ポイントで、違った値の標準偏差を入れたいのですが、どうすればよいでしょうか？
宜しくお願いいたします。

Aベストアンサー

先ず、例えば、A列に折れ線グラフ用の数値を入れます。B列に、標準偏差とする数値をA列の数値の横に入れます。
次に、折れ線グラフを設定します。
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Q標準偏差について詳しい方お願いします

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どちらかでもいいので、わかるかたがいましたらおねがいいたします。

Aベストアンサー

とりあえず、「標準偏差」の定義はURLを読んでいただくとして。

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ということは、その集団のデータのばらつきが大きいということです。

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ということですし、標準偏差が10ならば35歳の人も結構フツーにその
中にいる（同じ確率...続きを読む

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Qエクセルでの複数条件下での標準偏差の求め方

教えてください。エクセル2007を使用しています。僕はエクセル初心者ではありませんが、玄人でもない中級者くらいだと思います。早速ですが、例えばA列に男か女かの性別、B列に日本、アメリカなどの国籍、C列に東京、フロリダなどの州、県、D列に右利きか左効きか、E列に年齢が書いてある表において、「男、日本、埼玉、右利き」の人の「年齢」の「標準偏差(STDEV)」を求めようとしたとき、計算する方法がわかりません。ソートをかけて求める方法も考えましたが、内容や位置がコロコロ変わるため、向いていないと思ってます。平均値ならAVERAGEIFSで出せますし、合計ならSUMIFSがあると思います。1つの条件（たとえば、「日本」の「年齢」の標準偏差）ならば、なんとかできますが、このような場合の関数はあるのでしょうか？もしなければ、どのように算出するのか教えて頂ければありがたいです。よろしくお願いいたします。

Aベストアンサー

方法１：
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と数式バーに記入して，コントロールキーとシフトキーを押しながらEnterで入力します

方法２：
STDEVの基本式
=SQRT((N*Σ(x^2)-(Σx)^2)/(N*(N-1)))
で計算します(関数のヘルプを参照の事)

NはCOUNTIFS関数，ΣxはSUMIFS関数で計算できますが，Σ(x^2)については
=SUMPRODUCT((A1:A100="男")*(B1:B100="日本")*(C1:C100="東京")*(D1:D100="左"),E1:E100,E1:E100)
といった具合に求める必要があります。

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