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2018.07.22

(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!)


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!

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