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統計計算機(平均・中央値・標準偏差・四分位)

数値リスト(カンマ・空白・改行区切り)を貼り付けると、中心傾向・ばらつき・四分位数を含む記述統計を一括表示します。

データ数 (n)
9
合計
222
平均
24.6667
中央値
25
最頻値
25
範囲
28
最小値
12
最大値
40
Q1 (25パーセンタイル)
16.5
Q3 (75パーセンタイル)
32.5
標準偏差
9.1924
分散
84.5

仕組み

各統計量の意味

平均: 合計÷個数。外れ値の影響を強く受け、極端に大きな1つの値が平均を典型的な値から大きくずらします。データがほぼ対称な場合に最適。

中央値: ソートしたときの真ん中の値。外れ値に強く、極端な値が少しあっても変化しません。所得や住宅価格など歪んだデータには平均より中央値が適切。

最頻値: 最も多く現れる値。離散データ(アンケート回答・サイコロの目)に最も有用。連続データでは意味を持たないことが多く、繰り返しがない場合は「なし」と表示します。

標準偏差: 平均からの典型的な距離。データと同じ単位で表されます。正規分布なら、約2/3の値が平均±1標準偏差の範囲に入ります。

標本 vs 母集団

数値が母集団全体(会社の全従業員、ある月の全日)なら、母集団標準偏差: nで割る。「標本標準偏差を使う」のチェックを外すと切替わります。

数値が母集団から抽出された標本(10,000顧客中100人のアンケート)なら、標本標準偏差: n−1で割る(ベッセル補正)。デフォルトで、ほとんどの統計教科書とソフトウェアもこちらが既定。

nが大きくなると差は縮みます。n=100では0.5%、n=10では5%程度の差。サンプルが非常に小さいときは選択が重要です。

四分位数とIQR

Q1(第1四分位数、25パーセンタイル)は下半分の中央値。Q3(第3四分位数、75パーセンタイル)は上半分の中央値。四分位範囲(IQR = Q3 − Q1)は中央50%の範囲を示し、外れ値に強い指標です。

箱ひげ図ではこれらを使用:箱がQ1からQ3、中の線が中央値、ひげは1.5×IQR以内の最大・最小、それを超える値は外れ値としてプロットされます。

よくある質問

何個まで貼り付けられる?

実用上10万個まで快適に動作。それ以上はブラウザが重くなる可能性。大量データはプログラミングツールを。

小数点はどう入力?

ロケールに関わらずピリオド (.) を使用:3.14(3,14ではなく)。

なぜ最頻値が「なし」?

繰り返し値がない場合です。最頻値は同じ値が2回以上出現する場合のみ意味を持ちます。

クラスのデータは標本?母集団?

学校の標本として扱うなら標本(n−1)。クラス自体が母集団ならn。

標準偏差と分散の違いは?

分散は平均からの距離の二乗の平均、標準偏差はその平方根。標準偏差はデータと同じ単位なので解釈しやすく、両方表示しますが標準偏差の方が通常有用。

Q1が他の電卓と違うのはなぜ?

計算法が複数(Method 1・2、R既定、Excel既定)あります。本ツールは「下半分の中央値」法を採用。多くの入門コースや教科書がこの方法。

負の数も使える?

使えます。完全対応。

データは送信される?

送信されません。全計算はブラウザ内で完結します。

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最終更新: