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《データの分析》どうやる?やったらどうなる?

こんにちは。こんばんは。


統計学に分類される「データの分析」は,高校数学のほかの分野と少し違います。
答えを求めるだけでなく,その値を分析することまで目的となります。


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《データの分析》どうやる?




「データの分析」では次のようなことをします。


データをもとに,ある値(統計量)を求める。
⇒その値でどのようなデータの特徴があるといえるか分析する。


データを図表に表す。
⇒その図表でどのようなデータの特徴があるといえるか分析する。


データの分析では,値(統計量)を求めたらハイ終わり・・・というわけにはいきません。その値(統計量)がどのような意味を持つかまで考える必要があります。値(統計量)の求め方と,その意味はセットで覚えましょう。


他の数学の分野のように,値(統計量)を求めるために工夫が必要・・・ということはありません。公式をしっかり覚えておけば求めることができます。「数列」のシグマを学習し終わったら,データの分析の公式をシグマを用いて覚えなおすことをおススメします。コンパクトにまとまり,記憶量が少なくなるので定着しやすくなります。


データの分析に出てくる図表は,
度数分布表,ヒストグラム,箱ひげ図,散布図,相関表
などがあります。
データと図表の対応や,図表から読み取れることをいくつかの選択肢から正しいものを選ぶ,といった出題形式がメインとなっています。自分で図表を0から作る必要はないですが,図表の作り方,図表から読み取れることは確実に押さえておきましょう。




《データの分析》やったらどうなる?




「なぜ違いが生じるのか理由は判明していないが,どちらかを選択しなければいけない」
という状況になれば,「データの分析」の出番です。比較して,有利な結果となる方を選べばよいですね^^
このような状況は,実社会でかなりの頻度で遭遇します。なぜこっちは良くて,あっちは悪いのか原因を究明することも一つの手段ですが,一般的にかなりの時間と労力が掛かります。一方,データの分析を利用すると簡単に「こっちを選ぶ」という結論を得ることができます。『統計学は最強の学問』と云われる所以ですね。


高校数学で学習する「データの分析」は統計学の初歩の初歩ですので,統計学を実際に利用するとなるともう少し学習を進める必要があります。


これからの時代,コンピュータ化,ロボット化が進みデータの分析がますます重要になってきます。統計学の専門家を目指しても,やりがいのある仕事が見つかるのではないでしょうか。また,どのような職業に就いてもデータの分析は避けて通れないものになるでしょう。


「やったらどうなる?」では済まず,「やらなければマズイ!」という時代に突入しつつあるようです。




関連記事…数学Ⅰ「データの分析」の目的と弱点について
「データを分析すること」について書いた記事です。


関連記事…2016年センター試験数学ⅠAのデータの分析について
データの分析の公式をシグマでまとめるメリットについて書いています。


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