分散とは?初心者向けに計算式や活用例を解説

2024/03/25 10:24:58 | データ分析 分散とは?初心者向けに計算式や活用例を解説

「分散」がどのような概念なのか、またそれがなぜ重要であるのかを初心者向けにやさしく解説します。計算方法から具体例、さらには活用方法に至るまで、分散についての基礎知識を網羅的に学べます。また、分散とよく比較される標準偏差の違いについても触れ、統計学の基本をしっかりと理解するための第一歩となるでしょう。

Topics: データ分析

分散とは

分散とは、統計学における概念であり、構造化されたデータの集まりであるデータセットの各データが、その平均値からどれだけ散らばっているかを示す数値です。これはデータのばらつき具合を数値化し、データセットが一般的にどのような振る舞いをするかを理解するための重要な指標となります。分散が大きいほど、データは平均値から広く散らばっており、分散が小さいほどデータは平均値の周辺に集中しています。分散の計算では、各データポイントと平均値の差の二乗の合計をデータポイントの数で割ることにより求められます。

分散の計算式

具体的には、分散(通常、記号σ²またはVar(X)と表される)は以下のように計算されます。

Var(X) = Σ((x - μ)²) / N

ここで、

  • xは各データポイント
  • μ(ミュー)はデータセットの平均値
  • Nはデータポイントの総数

この計算式により、データセットの分散を算出することができ、データの散らばり具合を客観的に評価することが可能となります。分散は標準偏差の基となる値でもあり、標準偏差は分散の正の平方根として定義されます。これにより、データの散らばり具合をさらに直感的に理解することができるようになります。

なぜ分散を理解することが重要か

分散を理解することがなぜ重要なのか、それはデータの特性を深く理解する上で不可欠だからです。分散はデータのばらつきを量的に表す指標であり、この指標を通じて、データ全体がどの程度散らばっているかを把握することができます。例えば、平均値だけを見ても、そのデータがどれだけバラついているかは判断できません。しかし、分散を合わせて検討することで、データセットの特性をより正確に把握することが可能になります。

また、分散の理解は、標準偏差や信頼区間といった他の統計的概念を理解するための基礎となります。これらの統計的手法は、データの解釈において非常に強力なツールとなりえます。たとえば、科学研究、市場調査、品質管理など様々な分野で、データのばらつきを理解し、解釈することが必須とされています。分散が小さいデータセットは、一般的にその平均値周辺に密集していますが、分散が大きい場合、データは平均値から大きく離れて分布していることを示します。

さらに、実生活やビジネスの意思決定においても、分散の概念は重要です。投資ポートフォリオのリスク評価、品質管理のための仕様設計、教育成績の分析など、具体的な例は枚挙にいとまがありません。各データポイントの平均値からの偏差を理解することで、リスクを管理し、より良い意思決定を行うための情報を得ることができます。

統計学では分散は基本的な計算手法の一つであり、その他の多くの統計的手法の基盤となっています。したがって、分散を理解し、適切に使用する能力は、データを扱うあらゆる分野において非常に重要です。

分散を計算する手順

分散を導き出すには、いくつかのステップを理解しておく必要があります。このセクションでは、分散を計算するための手順を詳細に説明します。分散は、データセットにおける値のばらつきを数値化したもので、平均値からの偏差の二乗の平均として定義されます。

データセットの準備

まず、分散を計算したいデータセットを準備します。データセットは、数値の集まりで、例えばテストの点数や身長の測定値などが該当します。

平均値の計算

次に、データセットの平均値を計算します。平均値は、データセットに含まれるすべての数値を合計した後、データの個数で割ることで求めます。この平均値は、分散を計算する際の基準点となります。

偏差の計算

各データ点について、その値から平均値を引きます。この結果得られる値が偏差です。偏差は、各データ点が平均値からどの程度離れているかを表します。

偏差の二乗

次に、上記で求めた偏差を二乗します。この二乗することによって、偏差の正負を無視し、ばらつきの大きさのみを評価することができます。

分散の計算

全ての偏差の二乗を合計し、データの個数で割ります。この計算により得られた値が分散です。分散は、データセットのばらつき具合を数値化したものであり、値が大きいほどデータセットのばらつきが大きいことを意味します。

分散の具体例

統計学の分野において、分散はデータセットのばらつきを数値化する重要な指標です。ここでは、成績のデータセットを例に、分散の計算方法とその意味を探求していきます。

例題: クラスの数学テストの成績

あるクラスで実施された数学のテストでの得点を考えます。このクラスには10人の生徒がおり、それぞれの点数は以下のとおりです。

  • 生徒A: 70点
  • 生徒B: 82点
  • 生徒C: 88点
  • 生徒D: 77点
  • 生徒E: 92点
  • 生徒F: 67点
  • 生徒G: 95点
  • 生徒H: 81点
  • 生徒I: 75点
  • 生徒J: 85点

平均値の計算

まず、これらのデータポイントの平均値を計算します。平均値は、すべての点数を足し合わせた後に、生徒の数で割ることで求められます。

計算ステップ

合計点

812点

平均値

81.2点

各データポイントから平均値を引き、二乗する

次に、各生徒の得点から平均値を引き、その結果を二乗します。この操作により、データポイントが平均からどれだけ離れているかの「距離」を計算します。

分散の計算

全ての「距離」の総和を生徒の数で割ることで、分散を求めます。このクラスの成績データにおける分散は以下のように計算されます。

生徒

得点から平均を引いた後の二乗

生徒A

125.44

生徒B

0.64

生徒C

45.76

生徒D

17.64

生徒E

115.56

生徒F

201.64

生徒G

189.16

生徒H

0.04

生徒I

38.44

生徒J

14.44

以上の計算結果から、このクラスの数学テストの成績の分散は、総和を生徒数で割った値、つまり733.76を10で割った73.376となります。分散がこの数値を示していることから、クラス全体の成績にはある程度のばらつきがあることがわかります。この分散の値は、全体の成績の散らばり具合を定量的に示しており、教育方針やカリキュラム改善のための参考データとして活用することができます。

分散の活用方法

分散は統計学において非常に重要な概念であり、様々なシーンで活用されます。データの散らばり具合を定量的に評価することで、そのデータセットの特性を把握しやすくなります。ここでは、分散の活用方法をいくつか紹介します。

金融投資のリスク評価

投資の世界では、リスクを正確に評価することが成功の鍵を握ります。分散は投資ポートフォリオのリスクを計る指標として使われ、各資産のリターンの分散度を通じて、ポートフォリオ全体の予想リスクレベルを評価します。

品質管理

製造業における品質管理では、製品の品質が一定の基準内に収まるようにすることが求められます。分散分析は、製品の品質データの分散を分析し、製造プロセスが安定しているかどうかを判断するのに用いられます。

学術研究

学術的な研究では、実験データの解析に分散を使います。例えば、異なる治療法の効果を比較する際、治療群と対照群のデータ分散を分析することで、両者の差が統計的に有意かどうかを判断します。

マーケティング分析

消費者の購買行動や好みは多様であり、その分散を理解することがマーケティング戦略の立案に役立ちます。たとえば、ある商品の販売データの分散を分析し、特定の地域やターゲット層での販売強度を把握することが可能です。

教育分野での成績評価

教育分野では、学生の成績分布の分析によって教育プログラムの有効性を評価することがあります。分散や標準偏差を用いて、学生の成績がどの程度散らばっているかを分析し、教育方法の改善点を見つける手助けになります。

分散と標準偏差の違い

統計学における分散と標準偏差は、データの散らばり具合を示す重要な指標ですが、これらは似ているようで明確な違いがあります。分散はデータの平均値からの偏差(各データポイントと平均との差)の二乗の平均を示し、データセット全体の変動性を量る指標として使用されます。一方、標準偏差は分散の正の平方根を取ったもので、分散とは異なり、元のデータセットと同じ単位で表されます。これにより、標準偏差はデータの散布度をより直感的に理解するのに役立ち、特に実際の応用や解釈の際に有用です。

重要な違い

  • 単位の違い: 分散は元のデータの単位の二乗ですが、標準偏差は元のデータの単位を保持します。
  • 解釈の容易さ: 標準偏差は分散よりも直接的にデータのばらつきを示すため、解釈が容易です。
  • 応用の幅: 標準偏差はデータセットの正規分布を仮定した場合の95%信頼区間など、より広範な統計学的推論に直接使用されます。

分散と標準偏差の違いを理解することは、統計学の基礎を固め、データ解析を行う上で非常に重要です。これにより、データセットのばらつきを適切に評価し、より有意義な結果を導き出すことが可能になります。

渡邉 実基

Contributor By: 渡邉 実基

Srush株式会社のマーケティング担当者。 豊富な営業経験を経て、顧客の認知から購入に至るプロセスにおける要素分析の難しさに直面し、その解決策としてSrushとの出会いを果たす。 データ分析の力を駆使して、日本の全企業がより効果的な意思決定を行い、競争力を高めるためのパートナーでありたいと思っています。趣味はカフェ巡り