高校情報Ⅰ　基本統計量とヒストグラム、箱ひげ図（3か月目第4週）

4. データの分布を可視化 ～ヒストグラムと箱ひげ図～

数値だけでは分かりにくいデータの全体像を、目で見て理解するためのグラフとして、ヒストグラムや箱ひげ図などがあります。

・ヒストグラム：
データをいくつかの区間（階級）に分け、各区間に含まれるデータの個数（度数）を棒グラフで表したものです。データがどこに集中しているか（山の位置）、散らばり具合（山の裾の広がり）、外れ値の有無などを一目で把握できます。

★ラインAとラインB

今回は、各値ごとの頻度を用いてヒストグラムを作成しました。ヒストグラムから、ラインAは中央付近にデータがまとまっており、ラインBはデータが広範囲にわたってあることが分かります。ラインBの方がデータに散らばり、ばらつきがあることがわかりました。

・箱ひげ図：
データのばらつきや分布を、箱とひげ（線）で視覚的に表現したグラフです。複数のデータグループを比較するのに利用されます。

最大値・最小値：箱ひげ図のひげの先端に書きます。ただし、外れ値を除いた最大値・最小値となることもあります。
第1四分位数：小さい方から数えて、データの1/4（25%）の位置にある値です。箱の下部の線。
第2四分位数：データの中央、1/2（50%）の位置にある値（中央値）です。箱の中央の線。
第3四分位数：小さい方から数えて、データの3/4（75%）の位置にある値です。箱の上部の線。

★ラインAとラインB

箱ひげ図より、ラインAとラインBは平均値は同じであるものの、ラインBの方が最小値と最大値の幅も広く、第1四分位数と第3四分位すうの幅も大きいことが分かりました。ラインBデータのばらつきがあることが、箱ひげ図からも分かりました。

5. まとめ

今回は、以下を中心に学びました。
・データの性質を正しく理解するには代表値（中心）と散らばりの両方を見る必要がある。
・代表値には平均値・中央値・最頻値、散らばりを見る指標には分散・標準偏差があり、これらを基本統計量とよぶ。
・データの分布はヒストグラム・箱ひげ図で可視化して確認する。

ラインAとラインBについては、平均値は同じでしたが、基本統計量やデータの可視化を確認することによって、品質の安定性において明確な違いがあることがわかりました。このように、製品の品質を一定に保つことが重要な製造業の現場では、統計的な手法が日常的に活用されています。
正確であるか（平均値が目標に近いか）、ばらつきが少ないか（標準偏差が小さいか）という2つの視点は重要で、これらも含め、常に厳しい品質チェックが行われています。
今回学んだ基本統計量やグラフを使った可視化は、まさにそのために使われる実践的な技術です。これらの手法によって品質が管理され、私たちは品質の良い製品を手に取ることができます。

6.　確認クイズ

ヒント：標準偏差は、データの「散らばり具合」を表す指標でした。

ヒント：データの分布を山の形で視覚的に捉えるグラフです。

ヒント：箱の端は、データを4つに分けたときの区切りの値（四分位数）で定義されていましたね。

ヒント：箱の端は、データを4つに分けたときの区切りの値（四分位数）で定義されていましたね。

ヒント：平均点が同じでもクラスの様子が違う例がありました。その違いは何で表せるでしょう？