記述統計学とは、データを見易くすること
データを整理して誰でも見易くする「記述統計学」を実践してみましょう。
R Consoleにデータ（Ａテストの点数）を入力し、平均と分散を表示させてみます。
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| Ａテストの点数結果と平均点と分散 |
- 平均値：72.4
- 分散：259.3778
分散（データの散らばり具合）に関しては、他のテストの点数結果を比較する時に使います
例えば、Ｂテストの結果がこんな結果となった場合
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| Ｂテストの点数結果と平均点と分散 |
- 平均値：78.1
- 分散：225.8778
記述統計学から分かること
ＡテストとＢテストでは、Ｂテストの成績が良かったという評価ができる。（先生視点）
Ａテストでは、Ｂテストと比べて、出来る人と出来ない人の差が激しい。（生徒視点）
つまり、生徒の能力を正しく判定するテストの出来は、
分散が小さいＢテストが優れていると考えられる。
分散1つで、テストの善し悪しを評価出来るのは、記述統計学の強み。
では視覚的な視点で、データを見るとどうでしょうか？
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par(mfrow=c(2,1))：描画を表示する画面を、2行1列で表示する
br <- seq(40,100,15)：40～100までを15等間隔でデータを入力
br:：「40,55,70,85,100」
hist(A,breaks=br,prob=T)：Ａのデータ、breaksはx軸の目盛、probは相対頻度を表す
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| ヒストグラム |
視覚的に表示することによって、数字だけの統計結果をやんわりさせることができます。
ＡテストとＢテストのヒストグラムでは、なかなか分かりづらいですね。
図と数字両方をうまく使い分けることが大切です。
