偏差とは？意味をわかりやすく簡単に解説

偏差とは

偏差とは、統計学やデータ分析において、個々のデータが平均値からどれだけ離れているかを示す値です。偏差を理解することは、データの散らばり具合や分布の特性を把握する上で不可欠であり、ビジネスにおける意思決定や問題解決に役立ちます。例えば、売上データの偏差を分析することで、特定の商品の売上が平均から大きく乖離している原因を特定し、改善策を講じることが可能です。

偏差は、単にデータのばらつきを示すだけでなく、リスク管理や品質管理など、様々な分野で応用されています。金融分野では、ポートフォリオのリスク評価に偏差が用いられ、製造業では、製品の品質管理において、規格からの偏差を監視することで、不良品の発生を抑制します。このように、偏差を適切に理解し活用することで、より精度の高い分析や予測が可能となり、ビジネスの効率化や競争力強化に貢献します。

偏差の計算方法は、個々のデータから平均値を引くことで求められます。しかし、偏差の合計は常にゼロになるため、データのばらつきを評価する指標としては不適切です。そのため、偏差の二乗和や標準偏差といった、より高度な統計指標が用いられます。これらの指標を用いることで、データのばらつきをより正確に把握し、客観的な分析を行うことができます。

偏差の種類と活用

「偏差の種類と活用」に関して、以下を解説していきます。

• 平均偏差
• 標準偏差（Standard Deviation）

平均偏差

平均偏差は、各データの値と平均値との差の絶対値を合計し、それをデータ数で割ったものです。この指標は、データの散らばり具合を直感的に把握するのに役立ちますが、絶対値を使用するため、数学的な取り扱いが難しいという欠点があります。例えば、ある商品の1日の売上個数が、過去1週間の平均売上個数からどれだけばらついているかを把握する際に利用できます。

平均偏差は、標準偏差に比べて計算が容易であるため、手軽にデータのばらつきを把握したい場合に便利です。しかし、絶対値を使用することで、正負の偏差が打ち消し合うことがないため、データの散らばり具合を過大評価する可能性があります。そのため、より厳密な分析を行う場合は、標準偏差などの他の指標を用いることが推奨されます。

標準偏差（Standard Deviation）

標準偏差は、データの散らばり具合を表す最も一般的な指標であり、分散の平方根として定義されます。分散は、各データの値と平均値との差の二乗を合計し、それをデータ数で割ったものです。標準偏差が大きいほど、データのばらつきが大きいことを意味し、小さいほど、データが平均値の近くに集中していることを意味します。

標準偏差は、統計分析において非常に重要な役割を果たし、様々な分野で活用されています。例えば、品質管理においては、製品の寸法や性能のばらつきを評価するために用いられ、金融分野においては、投資リスクを評価するために用いられます。また、マーケティング分野においては、顧客満足度やブランドイメージのばらつきを評価するために用いられます。