こんにちはHitouchです。
@hitouch_life
データを分かりやすくまとめるためには、データを『要約する』スキルが必要です。
エクセルに無造作に書き込まれたデータの羅列を見ても、なにがなんだか分かりませんよね。
一見無機質なデータも、要約してグラフを用いて表示してくれれば、視覚的にも分かりやすく理解することができます。
データを分類することができたら、次はそのデータを要約します。
このプロセスでどんどんデータに磨きがかかります。
ぜひデータを要約する方法を学んでみて下さい。
参考
【医療関係者のための統計解説】名義変数ってなに？データを分類しよう！
平均値？中央値？どう使う？
ある中学校では、クラスによって学力に差が生まれていることが問題になっています。
職員室では連日会議が行われています。
学生個々の得点を知ったとしても、クラス全体の成績はイメージしにくいものです。
こんな時はどうしますか？
おそらく『平均値』を使いますよね。
ちょっとまって下さいよ学年主任！
本当にこれだけでB組の方が成績優秀だといえるのでしょうか？
A組は渡辺（90点）がものすごく頑張っています。
足立（50点）がもう少し頑張りさえすれば、B組の平均点を上回ることができるでしょう。
実際に『中央値』を見てみると、A組もB組も70点で同点です。
使うべきは平均値か？中央値か？
＊）ある日の僕の心拍数
使うべきは平均値なのか、中央値なのか、というのは非常に難しい問題です。
基本的には、『集団全体のデータを反映する』平均値を用いる事が多いと思います。
しかし、平均値が適さない場合もあります。
例えば、『外れ値』が存在する場合です。
僕のある1日の心拍数をAppleウォッチで記録してみました。
基本的には60台で収まっていますが、一瞬だけ200まで上昇しています。
＊）僕には持病があって、たまに心拍がやばいことになります、詳しく知りたい方は『Hitouch-LIFE』へいらっしゃいませ。
僕の心拍数データのように、外れ値がある場合に平均値を算出しようとすると、平均値が外れ値に『ひっぱられて』しまいます。
平均値は外れ値の影響を受けやすいということです。
外れ値が存在する場合には、中央値を使うか、外れ値の取り扱いを考慮しなければなりません。
平均値があまりにも適さない場合に、中央値を使用するという感覚で良いと思います。
平均値を使うのであれば、外れ値の扱い方を考慮しましょう。
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データの基本！正規分布ってなに？
データをグラフ化した場合に左右対称（釣り鐘型）の分布するのが、正規分布です。
ヒストグラムとよばれるグラフを描写することによって、視覚的に正規性の確認をすることができます。
が・・・難しい話はやめましょう。
棒グラフを表示してみて、なんとなく左右対称になっていれば、正規分布ということにしましょう。
＊）厳密な正規性の確認は統計ソフトで可能です
標準偏差とはなにか？
標準偏差とはデータのばらつきを示したものです。
70点・70点・70点・70点・70点のAクラスも
50点・60点・70点・80点・90点のBクラスも
平均点は70点です。
しかし、標準偏差（ばらつき）が違います。
Aクラスではデータのばらつきが0なのに対して、Bクラスでは50点から90点まで、データに『ばらつき』があります。
このばらつきを示すのが標準偏差です。
標準偏差の求め方は・・・ググってみて下さい。
超難しい公式が表示されるはずなので、スグにブラウザバックしましょう。
メディカルスタッフとして医療の現場で働くのであれば、超難しい公式を理解する必要はありません。
ではどうやって計算するのか？
答えは簡単です。
エクセルに関数を入れるだけです。
ここから先はエクセルの使い方の話になるので、割愛します。
標準偏差とはデータのばらつきであり、平均値が等しくても、ばらつきが異なる場合がある。
という事を覚えておけばじゅうぶんです。
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あとがき
膨大なデータを要約するというのが、データ解析を行う第一歩です。
データを要約するメリットは、自分自身がデータの全体像を捉えやすくなる、という事だけではありません。
相手にもデータを分かりやすく伝える事ができます。
データを要約するスキルと、見やすいグラフを作るスキル。
このスキルがあれば、あなたの研究は何倍にも光輝くでしょう。
Sincerely,
Hitouch
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【この記事の編集者】
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