さて，教科書６１ページ。
平均値の話に戻しましょう。
板書は，データに定数を加減した場合に，平均値がどうなるかという話。
平均値の計算が楽になり，計算の手間が省ける場合もあるため，工夫できるときには実際にやってみましょう。
階級や区分で分類されたデータの，それぞれの平均値と，全体の平均値との関係を，板書は示しました。各階級の平均値に，各階級の相対度数を掛け算して，すべての階級を足し算したものが，全体の平均値となります。
教科書の例題５－２に詳細が書いてあります。実際にやってみましょう。
平均値・中央値・最頻値は，総称を「代表値」といいます。あるデータの分布を代表する値，という意味です。教科書では，代表値を 中心の位置の統計値と書いています。
代表値は，他の統計データの代表値と比較することが容易です。昨年の物価指数の平均値と，本年の物価指数の平均値を比べて，物価が高くなったのか低くなったのかがわかります。
しかし，代表値だけでは，データの１つ１つが，どこまでの値の範囲を持っているのか，それがどのような広がりを見せているのかがわかりません。
この点で，代表値だけではなくて，度数分布表と組み合わせて，データを考える必要があります。度数分布表は，データの１つ１つの分布状況がわかり，量的データの場合には，データがどこまで広がっているのかがわかるからです。
例えば，年収のデータというのは，平均値がかなり歪みます。年収という比率尺度は，無限大に大きくなりえますから，年収０から，年収１億，１０億なんて値まで出てきてしまいます。このような場合には，平均値を計算すると，例えば１０億というとびぬけた値が，年収０という値を隠してしまうぐらいの平均値になりますね。
そこで，分布の状況を知るために，代表値とともに，度数分布表もあわせて検討する必要があるわけです。
本日の授業はここまで。
ありがとうございました。
＜教科書＞
稲葉由之 (2012). プレステップ統計学Ⅰ：記述統計学 弘文堂
＜文献＞
山内光哉 (1998). 心理・教育のための統計法［第２版］ サイエンス社
