統計計算機

データセットの様々な統計値を一度に計算します。平均、中央値、最頻値、範囲、分散、標準偏差などを自動的に算出してデータ分析を支援します。

統計結果

個数 — 合計 — 平均 — 中央値 — 最頻値 — 範囲 — 最小値 — 最大値 — 分散 — 標準偏差 — 第1四分位数 (Q1) — 第3四分位数 (Q3) — 四分位範囲 (IQR) —

ガイド

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平均はすべてのデータ値を合計して個数で割った値です。最も一般的に使用される代表値ですが、極端な値に大きく影響されます。例えばテストの点数が70、80、90、100点なら平均は85点です。しかし0、80、90、100点なら平均は67.5点と大きく低下します。

中央値はデータを大きさ順に並べたときに真ん中にある値です。極端値の影響を受けにくく、平均より安定した代表値になります。最頻値は最も頻繁に現れる値で、カテゴリカルデータ分析に有用です。データによって最頻値が複数あったりなかったりすることもあります。

標準偏差はデータが平均からどれだけ散らばっているかを示します。標準偏差が小さいとデータが平均の周辺に集まっており、大きいと広く散らばっています。分散は標準偏差を2乗した値で、統計計算で重要に使用されます。投資では標準偏差はリスクを測定する指標として活用されます。

四分位数はデータを4等分する値です。Q1は下位25%、Q2は中央値(50%)、Q3は上位25%の地点です。IQR（四分位範囲）はQ3 - Q1で計算され、中間50%のデータ分布を表します。IQRは異常値(outlier)を判断する基準として広く使用されます。

統計は学業成績分析、企業業績評価、品質管理、市場調査など様々な分野で活用されます。試験成績分析で学生の相対的位置を把握し、製品不良率管理で品質を改善し、販売データ分析でトレンドを予測します。統計はデータに基づく意思決定の核心ツールです。

単一の統計量だけでデータを判断せず、複数の指標を総合的に考慮してください。平均が高くても標準偏差が大きいと偏差が激しいということです。中央値と平均が大きく異なると極端値があるというサインです。データ分布を視覚化すると数字だけでは分かりにくいパターンを発見できます。