Course 4

データの特徴をどう読み取る?

データの尺度から度数分布、代表値、分散・標準偏差、相関関係、回帰分析までを順番に学び、データの特徴や変数同士の関係を適切に整理して読み取る方法を理解する学習コースです。

学習ルート

この順番で学ぶ

  1. データの尺度

    理解の目安: 仕組みまで

    名義尺度・順序尺度・間隔尺度・比例尺度の違いと、それぞれで意味のある比較や計算を具体例で説明します。

  2. 度数分布表、ヒストグラム、箱ひげ図を使ってデータの分布やばらつきを読み取る基本を、具体例とともに初心者向けに説明します。

  3. 代表値

    理解の目安: 応用まで

    平均値・中央値・最頻値の求め方と、外れ値やデータの尺度に応じた代表値の使い分けを初心者向けに説明します。

  4. 分散・標準偏差

    理解の目安: 応用まで

    平均からのずれを使って分散・標準偏差を求め、データのばらつきや安定性を比較する考え方を初心者向けに説明します。

  5. 相関関係

    理解の目安: 応用まで

    正の相関・負の相関・無相関、相関係数の読み方、相関と因果の違い、擬似相関を初心者向けに説明します。

  6. 回帰分析

    理解の目安: 応用まで

    説明変数と目的変数、回帰直線の読み方、予測値の求め方、相関や因果との違いを初心者向けに説明します。

何がつながる?

データの尺度から回帰分析まで、各テーマがどうつながるかを順番に理解します。

データの尺度度数分布・ヒストグラム・箱ひげ図代表値分散・標準偏差相関関係回帰分析