データ分析入門（7） 第7章　データの操作と比較 廣野元久.

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1 データ分析入門（7） 第7章　データの操作と比較 廣野元久

2 本章の概要 データの変換 複数のグループの比較、名義尺度でグループ化 JMPによる四則演算の方法 JMPによる基準化の方法
量的データを比較する ヒストグラム、分散分析 質的データを比較する グラフによる比較　 第7章　データの操作と比較 廣野元久　＆高橋行雄

3 1.データ変換 2.データの標準化 1.1 データの基準化 例）従業員1人当りの利益 1.2 四則演算 例）3科目のテストの合計
1.データ変換　　　　2.データの標準化 1.1　データの基準化　　例）従業員1人当りの利益 1.2　四則演算　　　　　　例）3科目のテストの合計 2.　　データの標準化 魚はそのままでは食べない　　　　　　刺身・焼く・煮る テストの点数　　　　　　　　　　　　　　　偏差値　　 　　　　　元の変量　　　　データ変換　　新しい変量 　　　　　　データ変換にJMPの計算ウインドウを使う！！ 第7章　データの操作と比較 廣野元久　＆高橋行雄

4 1.1 データの基準化 Dasampleのフォルダを開く 県データ.jmpをロードする 変量：商店数でヒストグラムを描画する
1.1　データの基準化 Dasampleのフォルダを開く 県データ.jmpをロードする 変量：商店数でヒストグラムを描画する 人口の多い県では商店も多いから県の比較にならない 第7章　データの操作と比較 廣野元久　＆高橋行雄

5 1.2 四則演算(1) 企業の経営度を調べるとき 県データ.jmpでも人口1000人あたりの商店数の計算をしてみよう
経常利益や設備投資,環境対策費など大規模な企業が多いのは自明 一人あたりの経常利益などで評価しないとミスリードする 県データ.jmpでも人口1000人あたりの商店数の計算をしてみよう 第7章　データの操作と比較 廣野元久　＆高橋行雄

6 1.2 四則演算(2) 県データ.jmpのデータテーブルをアクティブにする 県データ2.jmpとして新規保存する 1.ダブル 3.変量名を
クリック すると 列が 1つ増える 3.変量名を 千人当り 商店数 にする 2.プロパティの ウインドウを 表示させる 5.を押す 4.リストの計算式を選ぶ 第7章　データの操作と比較 廣野元久　＆高橋行雄

7 1.2 四則演算(3) 4.÷ボタンをクリックして分数表示に 6.人口をクリック 2.商店数を クリック 3.□に商店数 が表示
5.分母の□をクリック 1.□をクリック 第7章　データの操作と比較 廣野元久　＆高橋行雄

8 1.2 四則演算(4) 4.計算 終了 2.1000を入力 3.適用をクリック 1.×をクリック 5.OKをクリック
第7章　データの操作と比較 廣野元久　＆高橋行雄

9 1.2 四則演算(5) 1000人当の 店舗数が多い 店舗数が少ない 高知,富山 神奈川,千葉,埼玉 第7章 データの操作と比較
第7章　データの操作と比較 廣野元久　＆高橋行雄

10 2.データの標準化（1） 測定単位の異なるものを比較するには、標準化してから、ばらつき具合という土俵で比較する
偏差値：数学、英語の試験を受けた 数学：平均50点、標準偏差10点で60点だった。 英語：平均60点、標準偏差5点で63点だった。 どっちがよい結果か？ 第4章の練習問題3(サッカーの順位予想) チームごとに,データから平均値を引くと違いが見える 標準偏差で割らない方が順位のばらつきが見える 第7章　データの操作と比較 廣野元久　＆高橋行雄

11 2.データの標準化（2） 標準化の方法 データを平均0、標準偏差1に変換する 第7章　データの操作と比較 廣野元久　＆高橋行雄

12 2.データの標準化（3） ビッグクラス.jmpをロードする 身長（インチ）と体重（ポンド）のヒストグラムを描画する 2.保存から
　標準化を選び、 　データテーブル 　に保存する 1.赤い▼を クリックして メニューを 表示する 第7章　データの操作と比較 廣野元久　＆高橋行雄

13 2.データの標準化（4） 平均0、標準偏差1 第7章　データの操作と比較 廣野元久　＆高橋行雄

14 3.データのグループ間比較 名義尺度の変数で分類して,違いを比較する ビッグクラス.jmpで身長（インチ）の違いを調べる
年代による漫画の読書時間 性別による電話使用時間 ビッグクラス.jmpで身長（インチ）の違いを調べる 第7章　データの操作と比較 廣野元久　＆高橋行雄

15 4.量的データのグループ別集計と比較 ビッグクラス.jmpをロードする 1.テーブルから 列の分割を 選択 2.ウインドウが される表示
第7章　データの操作と比較 廣野元久　＆高橋行雄

16 4.1 グループ別集計 2.それ以外を追加tへ 1.性別をラベル列へ 3.列の分割を選択 4.集計データの テーブルが表示
4.1　グループ別集計 2.それ以外を追加tへ 1.性別をラベル列へ 3.列の分割を選択 4.集計データの テーブルが表示 第7章　データの操作と比較 廣野元久　＆高橋行雄

17 4.2 グループ間の比較 男女別のヒストグラムを作る 目盛を合わせる 1in は2.54ｃｍ 男女では,約3inほどの差
　By 変数を使えば簡単にできる 1in は2.54ｃｍ 男女では,約3inほどの差 女学生の方が中心付近 に集まっている 第7章　データの操作と比較 廣野元久　＆高橋行雄

18 4.2 グループ間の比較 By変数を使い簡単に比較する方法 ・1変量の分布をクリックし ダイアログを表示する ・身長（インチ）をY,列に指定
　ダイアログを表示する ・身長（インチ）をY,列に指定 ・性別をByに指定 ・OKをクリック 第7章　データの操作と比較 廣野元久　＆高橋行雄

19 5 条件判断によるデータの分類 量的データを適当な区間で分類する 質的データの分類を変える 身長：高い,普通,低い 成績：良い,普通,悪い
身長（高いと普通) VS （低い) 地域(近畿,中国,四国) VS (関東,甲信越) 車の調査.jmpを使って,年齢層による車の嗜好の違いを比較する 列を一つ追加する 第7章　データの操作と比較 廣野元久　＆高橋行雄

20 5 条件判断によるデータの分類(2) 1.計算式を選ぶ 2.をクリック 3.条件付きを選択 4.Iｆをクリック 5.条件文が表示される
第7章　データの操作と比較 廣野元久　＆高橋行雄

21 5 条件判断によるデータの分類(3) 4.値,変量,値を入力 5.入れ子構造：繰り返し 前スライド3～本スラ イド3 1.条件文が表示される
6.再び,値,変量,値 値 を入力 2.をクリック 3.の条件をクリック 第7章　データの操作と比較 廣野元久　＆高橋行雄

22 5 条件判断によるデータの分類(4) 1.年齢グループ変量が作成された 第7章　データの操作と比較 廣野元久　＆高橋行雄

23 6 質的グループのグループ別集計と比較 車の調査.jmpを使う 4.タイプをクリック 3.＆5.グループ化をクリック 6.OKをクリック
6　質的グループのグループ別集計と比較 車の調査.jmpを使う 4.タイプをクリック 3.＆5.グループ化をクリック 6.OKをクリック 1.テーブルから 　要約を 　クリック 2.年齢グループをクリック 第7章　データの操作と比較 廣野元久　＆高橋行雄

24 6.1 グループ別集計 全体 新規テーブルの表示 (要約表) 年齢グループ で分類 1 2 3 タイプで分類 F S W F S W
6.1　グループ別集計 新規テーブルの表示 (要約表) 全体 年齢グループ で分類 1 2 3 タイプで分類 F S W F S W グループ化に登録する順番で 要約表の形が変わる F S W 第7章　データの操作と比較 廣野元久　＆高橋行雄

25 6.2グループ別のグラフ作成(1) 2.グラフをクリックし,チャートをクリック 1.要約表を アクティブ にする 3.N を選択
4.統計量をクリックし, データをクリック 第7章　データの操作と比較 廣野元久　＆高橋行雄

26 6.2グループ別のグラフ作成(2) 5.OKをクリック 1.年齢グループ をクリック 3.タイプを クリック 2.＆4.X水準をクリック
　をクリック 3.タイプを クリック 2.＆4.X水準をクリック 第7章　データの操作と比較 廣野元久　＆高橋行雄

27 6.2グループ別のグラフ作成(3) 1.棒グラフが描画される 3.円グラフが描画される 2.円をクリック 円の大きさは頻度による
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28 課題(1) データ分析のホームページから衆議院選挙得票2000をダウンロードせよ.
変量の合計の得票数に着目して,150万票で都道府県を2分し,県分類という名前をつけなさい テーブルの要約を使い グループに県分類,統計量の合計を使い,自民党,民主党,共産党,合計を指定し,要約表を作成せよ 要約表で,自民党,民主党,共産党を合計で割り,得票率のデータにせよ 県分類を使い,自民党,民主党,共産党の得票率を棒グラフにせよ 第7章　データの操作と比較 廣野元久　＆高橋行雄

29 課題(2) 要約表のデータを使い,棒グラフよりも もっと分かりやすいグラフを作成せよ. グラフ作成にあたりJMPを使わなくても良い
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