第2章記述統計
Calculating the Standard Deviation標準偏差の計算
If x is a number, then the difference "x – mean" is called its deviation. In a data set, there are as many deviations as there are items in the data set. The deviations are used to calculate the standard deviation. If the numbers belong to a population, in symbols a deviation is x – μ. For sample data, in symbols a deviation is x – .
英語のヒント
xが数値であるとき、「x−平均値」をその偏差という。データセットには、項目数と同じ数だけ偏差がある。偏差は標準偏差の計算に用いる。母集団のデータなら、偏差は記号でx−μ、標本ならx−と表す。
The procedure to calculate the standard deviation depends on whether the numbers are the entire population or are data from a sample. The calculations are similar, but not identical. Therefore the symbol used to represent the standard deviation depends on whether it is calculated from a population or a sample. The lower case letter s represents the sample standard deviation and the Greek letter σ (sigma, lower case) represents the population standard deviation. If the sample has the same characteristics as the population, then s should be a good estimate of σ.
標準偏差の計算手順は、数値が母集団全体なのか、標本のデータなのかで異なる。計算は似ているが同じではない。そのため、標準偏差の記号もどちらから計算するかによって変わる。標本標準偏差は小文字s、母標準偏差はギリシャ文字σ(小文字のシグマ)で表す。標本が母集団と同じ特徴を持つなら、sはσのよい推定値となるはずである。
To calculate the standard deviation, we need to calculate the variance first. The variance is the average of the squares of the deviations (the x – values for a sample, or the x – μ values for a population). The symbol σ2 represents the population variance; the population standard deviation σ is the square root of the population variance. The symbol s2 represents the sample variance; the sample standard deviation s is the square root of the sample variance. You can think of the standard deviation as a special average of the deviations.
標準偏差を求めるには、まず分散を計算する。分散は、偏差の2乗(標本ではx−、母集団ではx−μを2乗したもの)の平均である。σ2は母分散を表し、母標準偏差σはその平方根である。s2は標本分散を表し、標本標準偏差sはその平方根である。標準偏差は、偏差の特殊な平均と考えられる。
If the numbers come from a census of the entire population and not a sample, when we calculate the average of the squared deviations to find the variance, we divide by N, the number of items in the population. If the data are from a sample rather than a population, when we calculate the average of the squared deviations, we divide by n – 1, one less than the number of items in the sample.
標本ではなく、母集団全体の全数調査のデータなら、偏差の2乗の平均として分散を求めるとき、母集団の項目数Nで割る。標本のデータなら、偏差の2乗の平均を求めるとき、標本の項目数より1少ないn−1で割る。
Formulas for the Sample Standard Deviation標本標準偏差の公式
- or、または
- For the sample standard deviation, the denominator is n - 1, that is the sample size MINUS 1.標本標準偏差の分母はn−1、つまり標本の大きさから1を引いた数である。
Formulas for the Population Standard Deviation母標準偏差の公式
- or、または
- For the population standard deviation, the denominator is N, the number of items in the population.母標準偏差では、分母は母集団の項目数Nである。
In these formulas, f represents the frequency with which a value appears. For example, if a value appears once, f is one. If a value appears three times in the data set or population, f is three.
これらの公式で、fはある値が現れる度数を表す。例えば、1回現れる値ならfは1である。データセットまたは母集団に3回現れる値なら、fは3である。
Sampling Variability of a Statistic統計量の標本変動
The statistic of a sampling distribution was discussed in Descriptive Statistics: Measures of the Center of the Data. How much the statistic varies from one sample to another is known as the sampling variability of a statistic. You typically measure the sampling variability of a statistic by its standard error. The standard error of the mean is an example of a standard error. It is a special standard deviation and is known as the standard deviation of the sampling distribution of the mean. You will cover the standard error of the mean in the chapter The Central Limit Theorem (not now). The notation for the standard error of the mean is where σ is the standard deviation of the population and n is the size of the sample.
標本分布の統計量については、「記述統計:データの中心を表す指標」で取り上げた。標本が変わると統計量がどれほど変わるかを、統計量の標本変動という。通常、この変動は標準誤差で測る。平均の標準誤差は、その一例である。これは特定の標準偏差であり、平均の標本分布の標準偏差を指す。平均の標準誤差は、ここではなく「中心極限定理」の章で扱う。記号ではと表す。σは母集団の標準偏差、nは標本の大きさである。
Example 2.32例題 2.32
In a fifth grade class, the teacher was interested in the average age and the sample standard deviation of the ages of the students. The following data are the ages for a SAMPLE of n = 20 fifth grade students. The ages are rounded to the nearest half year:
小学5年生のクラスで、教師が生徒の平均年齢と年齢の標本標準偏差に関心を持った。次のデータは、5年生n=20人の標本の年齢である。年齢は最も近い0.5歳刻みの値に丸めてある。
9; 9.5; 9.5; 10; 10; 10; 10; 10.5; 10.5; 10.5; 10.5; 11; 11; 11; 11; 11; 11; 11.5; 11.5; 11.5;
The average age is 10.53 years, rounded to two places.
平均年齢は、小数第2位まで丸めると10.53歳である。
The variance may be calculated by using a table. Then the standard deviation is calculated by taking the square root of the variance. We will explain the parts of the table after calculating s.
分散は表を使って計算できる。その平方根を取ると、標準偏差が求まる。sを計算した後で、表の各部分を説明する。
Data データ |
Freq. 度数 |
Deviations 偏差 |
Deviations2 偏差2 |
(Freq.)(Deviations2) (度数)(偏差2) |
|---|---|---|---|---|
x |
f |
(x – ) |
(x – )2 |
(f)(x – )2 |
9 |
1 |
9 – 10.525 = –1.525 |
(–1.525)2 = 2.325625 |
1 × 2.325625 = 2.325625 |
9.5 |
2 |
9.5 – 10.525 = –1.025 |
(–1.025)2 = 1.050625 |
2 × 1.050625 = 2.101250 |
10 |
4 |
10 – 10.525 = –0.525 |
(–0.525)2 = 0.275625 |
4 × 0.275625 = 1.1025 |
10.5 |
4 |
10.5 – 10.525 = –0.025 |
(–0.025)2 = 0.000625 |
4 × 0.000625 = 0.0025 |
11 |
6 |
11 – 10.525 = 0.475 |
(0.475)2 = 0.225625 |
6 × 0.225625 = 1.35375 |
11.5 |
3 |
11.5 – 10.525 = 0.975 |
(0.975)2 = 0.950625 |
3 × 0.950625 = 2.851875 |
The total is 9.7375 合計は9.7375 |
The sample variance, s2, is equal to the sum of the last column (9.7375) divided by the total number of data values minus one (20 – 1):
標本分散s2は、最後の列の合計9.7375を、データの総数から1を引いた20−1で割った値である。
The sample standard deviation s is equal to the square root of the sample variance:
標本標準偏差sは、標本分散の平方根に等しい。
which is rounded to two decimal places, s = 0.72.
小数第2位まで丸めると、s=0.72となる。
Typically, you do the calculation for the standard deviation on your calculator or computer. The intermediate results are not rounded. This is done for accuracy.
英語のヒント
標準偏差は通常、電卓やコンピューターで計算する。精度を保つため、途中の計算結果は丸めない。
- For the following problems, recall that value = mean + (#ofSTDEVs)(standard deviation). Verify the mean and standard deviation or a calculator or computer.以下の問題では、値=平均値+(#ofSTDEVs)(標準偏差)であることを思い出そう。電卓やコンピューターで、平均値と標準偏差を確認せよ。
- For a sample: x = + (#ofSTDEVs)(s)標本の場合:x=+(#ofSTDEVs)(s)
- For a population: x = μ + (#ofSTDEVs)(σ)母集団の場合:x=μ+(#ofSTDEVs)(σ)
- For this example, use x = + (#ofSTDEVs)(s) because the data is from a sampleこの例は標本のデータなので、x=+(#ofSTDEVs)(s)を用いる。
- Verify the mean and standard deviation on your calculator or computer.電卓やコンピューターで、平均値と標準偏差を確認せよ。
- Find the value that is one standard deviation above the mean. Find ( + 1s).平均より標準偏差1つ分大きい値を求めよ。つまり、(+1s)を求める。
- Find the value that is two standard deviations below the mean. Find ( – 2s).平均より標準偏差2つ分小さい値を求めよ。つまり、(−2s)を求める。
- Find the values that are 1.5 standard deviations from (below and above) the mean.平均から上下にそれぞれ標準偏差1.5個分離れた値を求めよ。
Solution解き方
Using the Calculator電卓の操作
- ( + 1s) = 10.53 + (1)(0.72) = 11.25
- ( – 2s) = 10.53 – (2)(0.72) = 9.09
- ( – 1.5s) = 10.53 – (1.5)(0.72) = 9.45
- ( + 1.5s) = 10.53 + (1.5)(0.72) = 11.61