第73問量的変数について、分布の中心と考えられる平均値、中央値、最頻値などの尺度を総称して何と呼ぶか。
- A位置に関する代表値
- B散らばりの尺度
- C変動係数
- D標準化スコア
1変数データの代表値と散らばりの尺度を扱う分野です。平均値・中央値・最頻値の位置の代表値、偏差・分散・標準偏差・平均偏差、変動係数や標準化(zスコア)、偏差値の計算が頻出です。分布の形と3つの代表値の大小関係、外れ値が平均値と中央値に与える影響の違いも問われます。定義式と計算手順を暗記するだけでなく、右のすそが長い分布での代表値の動きなど、意味を伴って理解することが安定得点のカギになる分野です。
この分野の問題38問を、選択肢・正解・解説つきで掲載しています。まず自分で解答を考えてから「正解と解説を見る」を開いて答え合わせをしてください。
クイズモードで挑戦 →正解:A.Q3 + 1.5IQR より大きいか Q1 - 1.5IQR より小さい観測値
外れ値は Q3 + 1.5IQR より大きいか Q1 - 1.5IQR より小さい値と定義されます。
この問題の解説ページを開く →正解:C.平均値は大きく上昇するが中央値はほとんど変化しない
平均値は外れ値の影響を強く受けて急増しますが、中央値はほとんど影響を受けず292から293への微増に留まります。
この問題の解説ページを開く →正解:A.515.9 kcal 以上 565.9 kcal 未満
正確な平均値は、度数分布表から計算した平均値 ± (階級幅/2)、すなわち 540.9 ± 25 の範囲にあります。
この問題の解説ページを開く →正解:C.平均値81点・標準偏差18点
変数を b 倍すると、平均値は b 倍、標準偏差は |b| 倍になるため、54 × 1.5 = 81、12 × 1.5 = 18 となります。
この問題の解説ページを開く →正解:C.平均値に対するばらつきの程度はアルバイト(CV=0.3)の方が管理職(CV=0.1)より大きい
管理職のCVは 200/2000 = 0.1(10%)、アルバイトのCVは 30/100 = 0.3(30%)となり、アルバイトの方がばらつきが大きいです。
この問題の解説ページを開く →正解:C.双方の変動係数は0.5で等しく、相対的な散らばりの程度は同程度である
小学生のCVは 5/10 = 0.5、中学生のCVは 10/20 = 0.5 となり、相対的な散らばりは同程度です。
この問題の解説ページを開く →正解:D.81.25分
IQR = 46.0 - 22.5 = 23.5。外れ値の基準は Q3 + 1.5 × IQR = 46.0 + 1.5 × 23.5 = 81.25 分を超えた値です。
この問題の解説ページを開く →正解:C.対数変換などを用いて変数を変換し分布を対称に近づけてから箱ひげ図を参照する
EDAでは対数変換などを用いて分布を対称に近づけた上で、箱ひげ図から外れ値を特定することを勧めています。
この問題の解説ページを開く →正解:A.右のすそが長い分布や外れ値が存在する分布では、平均値を分布の中心的な位置と解釈しにくい場合がある
右のすそが長い分布や外れ値が存在する分布では、平均値が引きずられるため中心的な位置と解釈しにくい場合があります。
この問題の解説ページを開く →正解:D.度数分布表の作り方(階級の幅の設定など)によって最頻値が異なることがある
サンプルサイズが小さい連続変数の場合、階級の区切り方や幅の設定によって最頻値が異なることがあります。
この問題の解説ページを開く →正解:B.データ全体の「偏差の合計値」および「偏差の平均値」は常に0である
偏差そのものの合計および平均値は常に0になりますが、絶対値の合計や平方の合計は0になるとは限りません。
この問題の解説ページを開く →正解:B.単位が観測値の平方(2乗)となり、平均値とは単位が異なって解釈が難しい
分散の単位は観測値の平方(2乗)になるため、元の単位のままの平均値などと直接比較して解釈するのが難しいです。
この問題の解説ページを開く →正解:C.測定単位や平均値が異なる変数であっても、データの散らばりの大きさを元の単位のまま維持して比較するため
標準化を行うと単位のない「無名数」となるため、元の単位のまま散らばりの大きさを維持するという記述は誤りです。
この問題の解説ページを開く →正解:A.同じクラスの生徒における、「国語の点数(点)」と「数学の点数(点)」の散らばりを比較するとき
国語と数学の点数は単位が同じ(点)であり、平均値も大きく異ならない場合は標準化や偏差値、または標準偏差で比較可能です。
この問題の解説ページを開く →正解:D.形式的な数理統計学を重視し、グラフを用いずに計算式のみで外れ値を厳密に排除する手法である
EDAは形式的な数理統計学を批判し、統計グラフを用いて視覚的に分布や外れ値を確認することを重視するアプローチです。
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