標準偏差

標準偏差は統計学の基本概念の 1 つです。これは、算術平均に対するサンプル内のデータの広がりの尺度です。偏差標準は、データの分布を評価し、値の変動の程度を計算するために使用されます。

統計学では、偏差はサンプル内の各値とサンプルの算術平均との差として定義されます。したがって、サンプル内の各値が平均より上か下かに応じて、分散は正または負になる可能性があります。

標準偏差を計算するには、各偏差を 2 乗し、結果として得られるすべての 2 乗を合計し、サンプル内の値の数で割って、結果の平方根を求める必要があります。標準偏差の計算式は次のとおりです。

SD = sqrt((1/n) * SUM((Xi - X)^2))

SD は標準偏差、n はサンプル内の値の数、Xi はサンプル内の各値、X はサンプルの算術平均です。

結果として得られる標準偏差値は、サンプル内の各値が算術平均とどの程度異なるかを示します。標準偏差の値が大きいほど、サンプル内のデータの広がりが大きくなります。

偏差標準は、異なるサンプル間の差異の重要性を判断するための重要な指標でもあります。 2 つのサンプルの平均値が類似しているが、標準偏差が大きく異なる場合、これはサンプル間に大きな違いがあることを示している可能性があります。

結論として、標準偏差はサンプル内のデータの分散を評価するために使用される重要な尺度です。これにより、サンプル内の値が算術平均からどの程度離れているかを判断でき、統計データ分析の重要なツールとなります。

1. (統計学において) 算術平均値に近い観測量の取得値の広がりを決定すること。これは、標本値の偏差 (分散) の平方根として計算されます。平均からのすべての偏差の算術合計はゼロでなければなりません。これらの偏差を合計する前に二乗すると、正の値が得られます。この値の平均値が正確に必要な標準偏差になります。実際には、得られた偏差の二乗和を観測値の総数から 1 を引いた値で割ることにより、標準偏差の値を推定する方が適切です。 「重要性」も参照してください。

はじめに 標準偏差 (標準偏差または SD とも呼ばれる) は、平均値付近のデータの広がりを示す基本的な統計尺度の 1 つです。この指標はランダムエラーのサイズを決定するために重要であり、医学、医療などのさまざまな分野で意思決定を行う際に役立ちます。