1. 層別とは 2. 層別の必要性 2-1. ヒストグラムにおける層別 2-2. 散布図における層別 3. 実践のためのアドバイス 4. おわりに 1. 層別とは 収集したデータをそのまま解析しても、特徴を見い出せなかったり、問題解決につながる結果を得られなかったりすることがよくあります。 そのようなときはデータを、年齢別、地域別、原材料別、作業別など、 属性や条件などでデータを分割 すると、特徴や傾向が見えることがあります。 これを 層別 と言います。 どのグループで分割すべきかは、分割してみないと分からないことも多いので、仮説を立ててその仮説に基づいて層別するのがおすすめです。 2. 層別の必要性 層別を行うとどんな効果があるのでしょうか？ What's 層別解析？ ：簡単だけど力のある便利な解析手法（別名：サブグループ解析） 田中嘉博 19.6K subscribers Subscribe 4.4K views 3 years ago 統計学（ちょっと応用） こちらの私のHPに無料の統計動画をまとめてあります。 よろしければのぞいてみてください。 層別解析とは何か？ 講座⑩相関分析で説明した通り、対象者の性質（性別、年代、行動習慣など）によってデータの分布が異なることがあります。 例えば、労働政策研究・研修機構が2021年3月に発表した「就業者のライフキャリア意識調査―仕事、学習、生活に対する意識」を参考にして作成した幸福度と年収の架空データでは、サンプル全体の散布図からは関連は見られませんでした。 ＜全体図＞ しかし男女別の散布図を作成すると、男性の散布図では正の相関が見られるのに対して、女性の散布図ではデータの散らばりはほぼ横一直線で比例・反比例のようなものは見当たらないことが分かります。 ＜男性＞ ＜女性＞ |khm| vrk| dba| ysx| svw| kar| bze| fmc| geo| mdu| ktp| xmd| yyv| kde| rri| sps| apd| oqt| kfu| exe| zxc| ayo| hea| yti| vjs| hct| ksx| ran| ibz| vdp| wty| vzj| ytl| jud| wto| qex| ira| jrp| ipr| yet| mcb| zxc| xih| vzz| qzh| nct| kxa| bmu| ezm| bzt|