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Statistics
Chapter 3: Measure of Central Tendency
3.8:
度数分布からの平均
大規模なサンプルや母集団の実験から収集されたデータは、簡潔な表にまとめられていることがあります。このような場合、定量的データセットの頻度は表の形でプロットされます。または、データ値は数量の間隔にグループ化され、クラスが形成され、それぞれの頻度が既知になります。つまり、データ値は異なるカテゴリまたはクラスに分散されます。これは度数分布と呼ばれます。
このようなデータセットが検出されると、各クラスを要素と見なすことで算術平均を計算できます。各カテゴリは量または平均量を表し、その度数は平均を計算するための重みを与えます。
したがって、サンプルまたは母集団内のポイントの総数は、個々のクラスの度数の合計です。したがって、度数分布からの平均は、分布の度数を分母に含んだ合計で構成されます。
度数分布表から計算された平均は、重みが各クラスの度数を参照する加重平均と見なすことができます。
一般に、算術平均、または単に平均は、すべてのデータ値の合計を値の総数で割ることによって計算されます。
しかし、繰り返されるデータ値がさまざまなカテゴリにグループ化されている場合、度数分布からの平均はどのように決定されるのでしょうか。
まず、各データ値に対応する頻度を掛けます。次に、それらを合計し、周波数の合計で割って平均値を求めます。
一方、度数分布テーブルにクラス区間がある場合、その平均は最初にクラスの中点を決定することによって計算されます。
0 から 10 までのクラスの場合、中点は境界値を加算して 2 で割ることによって計算されます。同様に、残りのクラスのクラスの中間点を計算します。
その後、中点とそれに対応する周波数は、シグマ f x で示されるように乗算され、加算されます。最後に、これらの値をシグマfで示されるすべての周波数の合計で除算します。これにより、度数分布からの平均が得られます。
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