（身近な統計３）データのばらつきの記述 （量的データ）

この夏休み、2012年からビデオに溜めっぱなしだった「放送大学もどき」シリーズを進めます！（断捨離の一環です！）

放送大学の番組から学んでいる話です。

身近な統計

３．データのばらつきの記述　（質的データ）

　扱った内容です。

1.量的データのばらつきの要約

　度数分布表を用いる。

2.階級と度数分布表

　様々な数値があるので、階級分けをすると、傾向が読み取れる（全体の傾向＆中心傾向）

　→「ヒストグラム」の作成

3.グラフによる要約～ヒストグラム

　階級の幅によって、グラフの形状（データの見え方）が変わってくる。

　階級幅が小さいと“歯抜け”のグラフになる。

　エクセルなどを使うと、階級幅が用意に変えられるので、傾向が掴めるように適切な階級幅になるよう試行する。

　※番組後半に「人口ピラミッド」や「セ・リーグとパ・リーグの打者の打率分布」が。

4.ヒストグラムの読み方

　(A)短鋒性（同質）

　(B)多峰性（異質な集団の混在の可能性）

　　（↑松坂大輔やダルビッシュの１級ずつの球速データ（年ごと）、偽札の判別））

　(C)非対称

　　※データのばらつきがある時など、等間隔ではないヒストグラムもあるんですね！

　(D)外れ値（outlier：アウトライヤー）のあるもの

　　外れ値によって平均等が引っ張られてズレてしまう！要注意！

　※2000年のパ・リーグ打者の打率分布には、イチローの打率の外れ値が！

※.（番組最後に）エクセルでヒストグラムを作る

　エクセルデータをまとめる手法『ピボットテーブル』と『ピボットグラフ』！
　百聞は一見にしかずですね！使い方、少し掴めました！

　「データの書式設定」で見やすいグラフに！

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テキスト外：「シリーズ：統計と社会との接点」

国民健康保険とレセプトデータ（診療報酬明細書）の活用

　・割合の少ない（当時１割）後期高齢者の医療費の割合が高い！（当時３割）

　　お年寄りの医療費が全体を押し上げている。

　・一人あたりの医療費も、後期高齢者の年齢は働き盛りの方の１０倍！（当時）

　　⇒早めに対策を！

　　　お年寄りの医療費をどうすれば抑えられるか？原因は？と探る。

　　→各県のデータから、一人あたりの医療費と入院日数に相関が！

　　　⇒お年寄りの入院日数を減らす施策は何かないか？と考える

　　　⇒（他のデータもあり、）お年寄りに元気で社会参加してもらう施策も！

　・紙データの電子化が大事！