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統計学を用いて情報に正確性と説得力を持たせるには、それぞれの指標の特徴を覚えることが大切。米谷先生は、統計学の中でもよく用いられる「基本統計量」について解説をします。

「基本統計量」とは、データの特徴を端的に表す際に用いられるものの総称。「合計」「代表値」「ばらつき（標準偏差）」「分布の形」などがそれらに当てはまります。

ちなみに「代表値」も「平均値」「中央値」「最頻値」といった３つの指標の総称。この中で先生がまず覚えてほしいと述べたのが「代表値」でした。

1つ目「平均値」とは文字通り、あるデータの平均を示した値のこと。ビジネスシーンでも、飲み会の時などで「割り勘」という言葉を耳にしますが、この割り勘こそが統計学でいう平均値となります。

2つ目「中央値」とは、データを順番に並べたときにちょうど中央に位置する値のことです。数値のばらつきが多く平均値が出しにくい場合に用いられることが多いのだそう。

3つ目「最頻値」は、データの中でもっと多く見られる値のことを指します。

では、これら指標にはどんな特徴があるのでしょうか？先生は「平均値」を例に、以下のスライドを用いながら解説を始めます。

「平均値」の特徴1つ目は、データ内で突出した値に引っ張られやすいという点です。 上のスライドは、2種類のデータの平均値を出したもの。青色と茶色の丸で囲まれた値の合計と平均値が載っています。両者の違いは、1番左の値だけ茶色の方が21と大きいくらいですが、平均値は3異なっています。「平均値」は、どれか1つでもデータの値が増減すると、同じように増減するとのこと。

2つ目の特徴は、「平均値」は必ずしも多勢を表すものではないという点です。上のスライドは、あるイベントに参加した人の割合を示したもの。横軸を年齢、縦軸を参加人数としています。このグラフの平均値は赤い縦線の部分で32歳になるため、参加者の平均年齢は32歳であると言えますが、参加人数の割合としては少なめ。このことから、平均値は必ずしもその集団の中で多勢になるとは限らないということが分かるのです。

もちろん他の指標にもそれぞれ特徴があります。ビジネスシーンで用いるためには、まずこれらの特徴を把握することが大事とのこと。「それぞれの特徴が理解できれば、それぞれの特徴にあった方法でデータを分析できる」と先生は語ります。