📊 統計計算

1. データセットを入力します（カンマまたはスペース区切り）。
2. 母集団統計かサンプル統計かを選択します。
3. 計算ボタンをクリックしてすべての指標を計算します。
4. 平均、中央値、最頻値、ばらつき指標を確認します。
5. レポートや分析のために結果をコピーします。

平均と中央値の違いは何ですか？

平均は算術平均（合計をカウントで割ったもの）です。中央値はデータをソートした際の中央の値です。中央値は極端な値（外れ値）の影響を受けにくく、所得分布のような歪んだデータにより適しています。

サンプルと母集団の標準偏差はいつ使い分けるべきですか？

データに母集団のすべてのメンバーが含まれている場合は母集団標準偏差を使用します。データがより大きな母集団からのサンプルである場合は、不偏推定値を得るためにサンプル標準偏差（分母にn-1）を使用します。

標準偏差は何を教えてくれますか？

標準偏差はデータが平均の周りにどれだけ分散しているかを測定します。標準偏差が低い場合はデータポイントが平均に近く、高い場合は広い範囲に分散しています。正規分布の場合、約68%のデータが平均の±1標準偏差以内に収まります。

四分位範囲（IQR）とは何ですか？

IQRは第3四分位数（Q3、第75パーセンタイル）と第1四分位数（Q1、第25パーセンタイル）の差です。データの中央50%のばらつきを測定し、外れ値に強いため、異常値の特定に役立ちます。

母集団統計かサンプル統計かを常に確認してください — 分散と標準偏差の分母がnかn-1かで公式が異なります。データに外れ値がある場合や大きく歪んでいる場合（所得や住宅価格など）、平均より中央値の方がロバストです。四分位範囲（IQR）は優れた外れ値検出器です：Q1 - 1.5×IQR未満またはQ3 + 1.5×IQRを超える値は潜在的な外れ値としてフラグ付けされることがよくあります。標準偏差はほぼ対称で釣鐘型の分布において最も意味があります。歪んだデータの場合は、代わりに中央値とIQRを報告することを検討してください。データの完全な全体像を得るには、常に複数の統計量でデータを確認してください。