Frequency Distribution のセクションでみたように、データを小さい方から大きい方へ並べ替えてグラフにしたときに様々な Shape(形)が見えてきます。その形を Distribution と呼び、日本語では分布と呼ばれます。 統計学ではその分布の形によって区別をします。ここでは Frequency Distribution を作った時に良く見られる形を４つ紹介します。ここで紹介する以外の Distribution もたくさんありますが後ほど紹介します。

Uniform Distribution

どのデータ範囲も同じ頻度であらわれます。 例えばサイコロを振ったときの各出る目の確率は全部等しく 1/6 なので下記のような形になります。

Bell Shape Distribution

Bell Shape（釣鐘型）の Distribution は各データが Mean より多いもの少ないものが同じくらいあつまってできています。 完全な Bell Shape であれば Mean・Median・Mode が同じ値になります。 例えば人間の身長や体重など、ほとんどの人が平均から少し高いか低いかです。中には極端に離れている人もいるかもしれませんが、ほんの僅かでしょう。

Right Skewed Shape Distribution

Distribution の右型が凹んでいる タイプです。少ない数のデータの方に偏りがあります。 特徴としては山の先端が Mode となり Mean はそれよりも右側でその間に Median があります。 Mode-Median-Mean の順になります。 例えば、小売店の商品価格帯別の売上数なども当てはまる場合があります。 低価格帯ものはたくさん個数が売れ、高価格帯のものはそれほどたくさん売れない。


Left Skewed Shape Distribution

Right Skewed Shape とは逆に左側が凹んでいるタイプです。大きい数のデータの方に偏りがあります。 特徴としては山の先端が Mode となり Mean はそれより左側でその間に Median があります。 Mean-Median-Mode の順です。 例えば、人間の寿命などが当てはまります。


SKEWNESS ゆがみ具合

Skew とはゆがみとか曲がりとかを意味します。 Skewness は完全に左右対称できれないな Bell Shape からどのくらいゆがんでいるかを計る数字です。 Excel Function: Skewness =SKEW(Data Area) Excel の関数では=SKEW を使い、データの範囲を指定します。 もし数値がマイナス値であれば Left Skewed Shape Distribution. もし数値が 0 であれば、Bell Shape Distribution. もし数値がプラスの数値であれば Right Skewed Shape Distribution. 数式では下記のように表されます。