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統計学における比率の分母と分子【統計解析講義基礎】 | 統計解析 - Python・R・エクセルを使った講義で最速マスター

統計学における比率の分母と分子【統計解析講義基礎】

統計学における比率の分母と分子【統計解析講義基礎】


統計学における比率の分母と分子【統計解析講義基礎】

比率の分母と分子

 

比率(ratio, proportion)とは、2つのデータがあって、その一方を他方で割り算した値です。

 

つまり2つのデータは分母分子の関係です。

 

この場合、分母は、ふつう基数またはベースと呼んでいますが、分子は決まった呼び名はありません。

 

2つのデータは、表のなかのデータなら何でもよいかというと、そうはいきません。

 

先ず、分子は分母の中に含まれていることが条件です。

 

また、比率は合計が100%になる場合とならない場合があります。

 

たとえば年代別人数を全対象者で割り算すれば、対象者年代の「構成比」が得られます。

 

分子が集まって分母を構成しているから構成比なのです。

 

この年代別構成比は当然100%になります。

 

一方において、化粧品別の購入者数を全対象者数で割り算して得られる比率も構成比ですが、これは、すべての商品について合計して100%になりません。

 

A化粧品もB化粧品も購入している人あり、どちらか一方を購入している人あり、どちらも購入しない人もありで、さまざまだからです。
物ではなく人間の意識、態度のようなものも、足して100になるようなそう単純なものではありません。

 

たとえば世論調査で、余暇の効用として次の回答項目を設定するとします。

 

余暇の効用
@健康をとりもどす
A趣味をひろげる
B自然に親しむ
C人生について考える
D家族関係をよくする
Eノンビリと心を休める

 

もし質問が、「おもなものはどれか1つ」とムリに選ばせた回答計は100%になります。「あてはまるものいくつでも」とあれば、回答はたぶん100%を超えてしまいます。

 

なお、合計が100でないと気がすまない人がいます。

 

とくに技術屋さんに多いようですが、物相手だとAかBか割り切れやすいので、両方にまたがる回答は論理思考のうえで苦手らしいのです。

 

しかし、同じ会社のなかでも、営業部門のほうは、得意先相手にAでもBでもよさそうな、そうでもなさそうな複雑な人間関係や駆け引きの状況に慣れています。

 

もしかして、技術部門と営業部門の意見にかみあわないとことがあるとしたら、足した答えが100となるべきか否かの、いささか異なったルールの世界に住んでいるせいかもしれません。

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