調査分析における記述統計

Pythonで学ぶアンケートデータ分析

EbunOluwa Andrew

Data Scientist

記述統計とは？（調査分析）

調査データを記述する基本指標
単一変数と対応するサンプルの記述で構成

虫眼鏡とペンが載ったグラフ

なぜ記述統計を使うか

データを簡潔に要約できる
形態
- 表形式
- 可視化
外れ値の特定に役立つ

拡大鏡があるグラフ群

頻度と分布

各階級の出現回数でデータを集計
質的・量的データの双方に適用
生の調査データ内の結果の件数
棒グラフ、ヒストグラム、円グラフ、折れ線など

統計データ、グラフ、チャートを見る人物

中心傾向: 平均・中央値・最頻値

分布の中心を表す単一値
平均 = 値の平均
中央値 = 昇順で並べたときの中央の値
最頻値 = 最も頻出の値

ばらつきの指標

データが中心からどれだけ離れるかを示す
範囲
- 最大値と最小値の差
標準偏差
- 分散の平均
- 各値が平均からどれだけ離れているかの指標

上から見た人の群れが線でつながれた成長グラフを形成している

調査: dietary_habits

dietary_habits.head()

| Age   | Gender | meals_per_day | eat_out_per_wk |
|-------|--------|---------------|----------------|
| 18-24 | Male   |             5 |              4 |
| 18-24 | Male   |             4 |              1 |
| 45-54 | Male   |             3 |              3 |
| 18-24 | Male   |             2 |              1 |
| 18-24 | Female |             3 |              1 |

度数分布: dietary_habits

dietary_habits.Gender.value_counts().to_frame("Number")

|        | Number |
|--------|--------|
| Male   | 40     |
| Female | 38     |

インデックス: Gender

度数分布: dietary_habits

dietary_habits.Gender.value_counts().to_frame("Number").plot(kind='bar')

性別の度数分布の棒グラフ

代表値（中心傾向）: dietary_habits

.mean()
.median()
.mode()

代表値（中心傾向）: dietary_habits

.mean()

dietary_habits.mean()

| meals_per_day  | 3.128205 |
| eat_out_per_wk | 1.897436 |
| dtype: float64 |          |

代表値（中心傾向）: dietary_habits

.median()

dietary_habits.median()

| meals_per_day  | 3.0 |
| eat_out_per_wk | 1.5 |
| dtype: float64 |     |

代表値（中心傾向）: dietary_habits

.mode()

dietary_habits.mode()

| Age   | Gender | meals_per_day | eat_out_per_wk |
|-------|--------|---------------|----------------|
| 18-24 | Male   |             3 |              1 |

ばらつきの指標: dietary_habits

print(dietary_habits.meals_per_day.max() - dietary_habits.meals_per_day.min())

print(dietary_habits.meals_per_day.std())

0.6518500018473766

練習しましょう！

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