問題一覧
1
頻度を調べてもまとめられないのは(①)
量的データ
2
量的データは、(①)や(②)などの代表的な値から全体像を把握します
①平均値 ②ばらつき
3
質的データは、各変数に含まれる選択肢の(①)を確認するのが基本的な分析です Excelでは、(②)を使うと便利です 選択肢の(①)をまとめた表を(③)という
①出現頻度 ②ピポットテーブル ③度数表
4
構成比を使用する場合に注意することは、必ず全体の(①)も併記さること 総計(全体の(①))が少ないとデータの小さな(②)で構成比が(③)動いてしまうからです
①度数 ②差 ③大きく
5
比較した結果から因果関係を考えることを(①)という
仮説思考
6
量的データは(①)であり、(②)をカウントするという方法ではまとめられない
①連続した数値 ②頻度
7
量的データは、連続した数値で頻度を調べてもまとめられないので、連続した値を区切って(①)に変換して分析します
質的データ
8
基本統計量を用いる目的は、量的データの(①)がどのあたりにあるか、(①)の傾向がどのようなものであるかを把握します
中心
9
データの中心を把握する指標には(①)・(②)・(③)があります
①平均値 ②中央値 ③最頻値
10
分布が偏っている時に真ん中を把握する指標として(①)が用いられます
中央値
11
中央値には、分布が歪んでいた場合でも、データの件数が(①)になる値の境を把握できる利点があり、(②)に強いという特徴もあります
①半分ずつ ②外れ値
12
量的データは、(①)のように区間で区切って質的データにすれば出現数の多い値を特定できます データを区切って最頻値を把握する場合は、(②)による影響を受けることに注意する
①ヒストグラム ②区切り方
13
左右対称の(①)(②)の分布(正規分布)に近いほど、平均値、中央値、最頻値は値が近くなります
①単峰型 ②一山型
14
歪度は、分布が(①)であるかどうかを表す統計量です
左右対称
15
歪度<０は、頂点が(①)に偏った分布
右
16
歪度=０は、(①)
正規分布
17
歪度>０は、頂点が(①)に偏った分布
左
18
尖度は、分布の先が(①)か(②)かを表す統計量です
①尖っている ②扁平
19
尖度=０は、(①)
正規分布
20
尖度>０は、正規分布より(①)分布
尖っている
21
尖度<０は、正規分布より(①)分布
なだらかな
22
量的データでも時系列データの場合は、(①)で全体傾向を確認する必要がある
折線グラフ
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変動係数は、(①)から(②)割合を見る相対的な指標
①平均値 ②ばらついた
24
変動係数は、(①)な指標で(②)で確認することができる
①相対的 ②％
25
割合を求めるものに関してのグラフには、(①)を添えるようにする 表示の仕方は、(②)
①合計値 ②n =合計値