Googleシート：データ分析のための統計関数

今回のチュートリアルでは、Googleシートの統計関数に焦点を当てます。統計関数は、特に大規模なデータセットを扱う際に、データ分析において重要な役割を果たします。この文脈では、平均値や散布記述統計、データ間の関係性を計算する方法を学びます。このガイドは、主要な関数を紹介し、記述統計の基本的な理解を深めるのに役立ちます。

主なポイント

• Googleシートで算術平均、最頻値、中央値の計算方法を学びます。
• 四分位数、標準偏差、分散の計算方法について理解を深めます。
• 異なるデータセット間の統計的関係性を分析する方法を見つけます。

ステップバイステップガイド

統計関数の紹介

まず、Googleシートのさまざまな統計関数を詳しく見ていきます。Googleシートでは、「関数」タブをクリックすると、統計関数を含むさまざまなカテゴリが表示されます。これらの関数は、広範なデータセットを扱う際に、迅速かつ効果的な洞察を得るために重要です。

平均値の計算

まずは平均値関連を始めましょう。算術平均、いわゆる平均値は統計学の基本的な指標の一つです。平均値を計算するには、AVERAGE関数を使用します。たとえば、洗剤、歯磨き粉、シャンプーなどの各製品カテゴリの平均売上を求めたい場合などです。

たとえば、売上データが記述されているセルがB2からB4である場合、=AVERAGE(B2:B4)のように計算できます。

最頻値と中央値

もう一つの重要な指標は最頻値で、データセット内の最も一般的な値を決定します。これはMODE関数を使用して達成でき、テキストデータにも対応しています。たとえば、一番多い売上を抽出することで、異なる製品の売上を特定できます。

中央値は、データを昇順に並べ替えた際に真ん中に来る値を示します。中央値を計算するには、MEDIAN関数を使用します。たとえば、=MEDIAN(B2:B4)のように計算できます。

四分位数の計算

四分位数を使用すると、データの分布をより理解することができます。QUARTILE関数を使用して、第1四分位数（0.25）や第3四分位数（0.75）を計算できます。これにより、データの分布に対する貴重な洞察を得ることができます。たとえば、第1四分位数に対して=QUARTILE(B2:B4, 1)といった形で使用できます。

散布を分析する

標準偏差は、データの散布度合いを表す重要な指標です。STDEVP-またはSTDEV-関数を使用して標準偏差を計算できます。標準偏差は、平均値からのデータのばらつき具合を理解するのに役立ちます。たとえば、=STDEV(B2:B4)を使用して売上の標準偏差を計算できます。

分散を計算する際には、VAR.P-関数を使用できます。これは、標準偏差を2乗した値であり、散布度合いを定量化するだけでなく、他の統計的分析手法との関連性も示します。

データセット間の関係性

データの分布と散布度を計算した後、異なるデータセット間に関連性があるかどうかを知ることも重要です。洗剤と歯磨き粉の売上の関係を調査することが考えられる例です。統計的関連性を確認するために、CORREL関数を使用してピアソン相関係数を計算することができます。

たとえば、A2からA4が洗剤の売上を表し、B2からB4が歯磨き粉の売上を表す場合、=CORREL(A2:A4, B2:B4)のように計算できます。1に近い値は強い正の関係を示し、-1に近い値は強い負の関係を示します。

他の関係を分析したい場合、例えば洗剤とシャンプーの間の関係を調べるには、これらの製品カテゴリ間の相関を調査するために似た手法を取ることができます。

要約

このチュートリアルでは、Google Sheetsで様々な統計関数を学びました。平均値、最頻値、中央値、四分位数の計算、標準偏差や分散などの散布度の分析は、統計分析にとって重要です。さらに、異なるデータセット間の関係の調査に慣れ、データに深い洞察を得るのに役立ちます。