4 データを要約する

佐久間智広

sakuma@port.kobe-u.ac.jp

神戸大学大学院経営学研究科

2025/04/28

0.1 準備

0.1.1 新しい.Rファイル

画面左上（白い四角に緑の+）を押して「R script」を選択
ファイル名を4_data.Rにして保存（画面左上のSaveを押すか，Ctrl + S（Macでは⌘ + S）を押す）

0.1.2 パッケージ

#パッケージの読み込み
rm(list=ls()); gc();  gc();
if (!require("pacman")) install.packages("pacman")
pacman::p_load(tidyverse, magrittr, summarytools, showtext, here, tinytable, ggdist)

1: 前の作業など，rのメモリに入っているものをリセットするコマンド
2: パッケージ管理用のパッケージであるpacmanが入っていない場合はインストール
3: 複数のパッケージを一度に呼び出す

0.1.3 データ

Manabaのコンテンツ（教材）→データ→第4回にあるデータファイル（csvファイル）をダウンロード
デスクトップ→社会調査法フォルダ→dataフォルダに置いてください。

1 データを要約する

データを要約する
データの可視化

データ解析の出発点は，データを効率的に整理・要約することで，その特徴を抽出すること

代表的な数値を使う
図表やグラフを使う

これを記述統計学と呼ぶ（↔︎️推測統計学）

1.1 データを確認する方法

データを集計した結果，例えば

学番 <- c(1 : 10)
数学 <- c(100, 98, 70, 90, 60, 10, 50, 70, 90, 100)
英語 <- c(60, 90, 90, 80, 80, 80, 60, 60, 50, 100)
国語 <- c(50, 40, 30, 60, 50, 40, 30, 70, 80, 30)
exams <- tibble(学番, 数学, 英語, 国語)
exams

このままでは，全体としてどんな特徴があるのかがわかりません。

膨大なデータの特徴を捉えるためには，代表的な値を使うといいです。

Note

ここからは基本的に比例尺度を想定して

\(X_i = X_1, X_2,...X_n\) とします。

1.2 平均値

データに含まれる値をすべて足してデータの数で割った値。\(\bar X\) とすると。

\[ \bar X = \frac{\text{データの総和}}{\text{データの数}}= \frac{X_1 + X_2 + ... X_n }{n} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} X_i \]

平均値は統計的推測に際して重要な性質を持っていますが，データの重心を表すもので，必ずしもデータの真ん中を表しているわけではないことに注意が必要です。

data3_1 <- c(100, 90, 80, 70, 60, 40, 10)
mean(data3_1)

1: データを作成して，data3_1という名前で保存
2: mean()で，平均値を計算

[1] 64.28571

#これは以下でも同じ
sum(data3_1) / length(data3_1)

1: sum() は()内で指定したデータを合計する関数，length() はデータの数（行数）を吐き出す関数。data3_1は7行なので7が吐き出される。

[1] 64.28571

1.3 中央値

データを順番に並べてちょうど真ん中の値。メディアン（median）とも

median(data3_1)

[1] 70

平均に比べて極端な値の影響を受けにくいという特徴があります。

年収や貯蓄額のような少数の大金持ちが含まれるデータでは，平均よりも中央値のほうが実感に近いことも

平均値と中央値はそれぞれデータの代表的な値ではありますが，必ずしも一致しません。例えば以下のようなデータがあったとします。

x <- c(10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 30, 90, 100)

平均と中央値はそれぞれ違います。

mean(x)

[1] 27.5

median(x)

[1] 10

一致する場合もあります。

1.4 最大値・最小値

そのまま，最大の値と最小の値

max(data3_1)

[1] 100

min(data3_1)

[1] 10

1.5 分散

データのばらつき度合いを表します。例えば，A, Bという２つのクラスがあるとします。ある教科のテストの平均，中央値が両クラスとも60だったとしても，

data3_2a <- c(20, 60, 100, 30, 90)
data3_2b <- c(60, 60, 60, 60, 60)

というように得点の分布が全く異なる場合があり得ます。この違いは平均や中央値だけでは読み取れません。この違いを表す，平均からのばらつき度合いを把握する指標が分散です。

平均からの距離（\(\bar X - X_i\)）は，プラスにもマイナスにもなり，足し合わせたら0になってしまうので，これを2乗した\((\bar X - X_i)^2\)をデータの数だけ足し合わせて，データの数で割ったものを分散とします。

\[ Var(X) = \frac{1}{n} \sum_{i = 1}^n(\bar X - X_i)^2 \]

分散は大きければ大きいほどばらつき度合いが高いということを意味します。

meana <- mean(data3_2a)
sa <- meana - data3_2a
sua <- sum(sa^2) 
分散a <- sua / length(data3_2a)

分散b <- sum((mean(data3_2b) - data3_2b)^2) / length(data3_2b)

1: こんなふうに変数名は日本語でも大丈夫ですが，全角半角の切り替えが面倒くさかったり，ミスの元なのであまりやらない方がいいと思います。

分散a

[1] 1000

分散b

[1] 0

Aの分散は1000，Bの分散は0。

1.6 標準偏差

分散の数値は何を意味しているのかがわからないです。なぜなら，元の点数（100点満点）を2乗しているからです。これをルートを取って元に戻すと，元の数値や平均値と同じ単位になります。分散のルートを取ったものを標準偏差といいます。

\[ SD(X) = \sqrt{\text{分散}} = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i = 1}^n(\bar X - X_i)^2} \]

標準偏差A <- sqrt(分散a)
標準偏差A

[1] 31.62278

1.7 まとめ

代表値	意味	式
平均	データの重心	\(\bar X = \frac{1}{n} \Sigma_{i=1}^{n} X_i\)
中央値	データを大きさ順に並べたときの真ん中	省略
最小値	データの中で最も小さい値
最大値	データの中で最も大きな値
分散	データのばらつき度合い	\(Var(X) = \frac{1}{n} \Sigma_{i = 1}^n(\bar X - X_i)^2\)
標準偏差	分散の平方根	\(SD(X) = \sqrt{\text{分散}} = \sqrt{\frac{1}{n} \Sigma_{i = 1}^n(\bar X - X_i)^2}\)

1.8 偏差値

日本の受験で多く使われる学力偏差値は以下のように算出されます。

\[ \text{偏差値} = {10\frac{(X_i-\bar X)}{SD}}+50 \]

自分の点数と平均値の差を標準偏差で割ったものに10をかけて，50を足す。

こうすることで，平均点のとき偏差値50（\((X_i-\bar X)=0\)）となり，標準偏差1つ分の差が偏差値10の差になるように調整されています。

あとで出てくる確率分布（正規分布）の性質から，それぞれの偏差値から自分の相対的位置が推定できるようになります。

2 データの可視化

データを要約する
データの可視化

2.1 グラフを使ったデータの要約

名義尺度など，計算が不可能なものを要約し，可視化する方法として，度数分布表や棒グラフ，円グラフ等があります
また，定量的な尺度を可視化する方法として，ヒストグラムや箱ひげ図などが多く使われます。

これらはいずれもデータの概要を視覚的に表現するものです。

一方で，データの可視化はその見せ方によって人の印象を操作することができてしまいます。
グラフを書くことは，分析でもなんでもないと言うことには注意が必要です。

2.2 度数分布表と棒グラフ

度数分布表: 名義尺度や順序尺度（もしくは範囲を区切った量的変数）ごとにどれほどデータがあるかをまとめた表

ここでは，例としてある2クラスのメンバーそれぞれのクラス（class），性別（gender），テストの点（test），出身地（hometown）が含まれたdata3.csvを使います

data3 <- here("data","3_test.csv") |> read_csv()
data3

出身地の度数分布表を作ってみます。最も簡単な方法は，hometownについてtable()コマンドを使って

table(data3$hometown)


  京都   兵庫 北海道   大阪   奈良   島根   滋賀 
     7      6      1     10      3      1      2

出身地別に何人いるかがわかります。

もう少し見栄えの良いものは，summarytoolsパッケージのfreq()コマンドでできます。

freq(
  data3$hometown,
  report.nas = FALSE,
  display.labels = FALSE,
  display.type = FALSE,
  headings = FALSE,
  style = "rmarkdown"
  )

	Freq	%	% Cum.
京都	7	23.33	23.33
兵庫	6	20.00	43.33
北海道	1	3.33	46.67
大阪	10	33.33	80.00
奈良	3	10.00	90.00
島根	1	3.33	93.33
滋賀	2	6.67	100.00
Total	30	100.00	100.00

2.2.1 棒グラフ

カテゴリごとの度数を棒の高さで表したら棒グラフになります。

data3 |> 
  ggplot(aes(x = hometown)) +
  geom_bar() +
  theme_minimal()

割合を見やすくするなら円グラフ

全体が100％になるので，ある値の全体の中での割合が見えやすくなります。

data3 |>
  ggplot(aes(x = "", fill = factor(hometown))) +
  geom_bar(width = 1, color = "black") +
  coord_polar(theta = "y") +
  geom_text(aes(label = after_stat(count)), 
            stat = "count", 
            position = position_stack(vjust = 0.5)) +
  theme_minimal(base_family = "Sans") +
  theme_void() +
  theme(legend.title = element_blank())

2.3 ヒストグラム

特定のカテゴリごとの度数がわかるグラフです。例えばテストの点数なら，特定の範囲にどれぐらいの人がいるかがわかります。棒グラフとは違って，連続的な変数をある一定の範囲で区切っています。

data3 |>
  ggplot(aes(x = test)) +
  geom_histogram(breaks = seq(5, 105, 10)) +
  scale_x_continuous(breaks = seq(0, 100, 10))

1: x軸の基準を指定
2: ヒストグラムを作成（10点刻み）
3: ラベルを作成(10点刻み)

例えば，グループごとに色分けする

data3 <- data3 |>
  mutate(class = as.factor(class))

data3 |>
  ggplot(aes(x = test, fill = class)) +
  geom_histogram(breaks = seq(5, 105, 10)) + 
  scale_x_continuous(breaks = seq(0, 100, 10))

1: fillで色分けしたいグループを指定

クラスごとに分けて作成

data3 %>%
  ggplot(., aes(x = test)) + 
  geom_histogram(breaks = seq(5, 105, 10)) + 
  scale_x_continuous(breaks = seq(0, 100, 10)) + 
  facet_grid(~class)