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2013年度秋学期 統計学 第3回「クロス集計とデータの可視化」
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関西大学総合情報学部 2013年度秋学期 統計学 第3回/「クロス集計とデータの可視化」 担当・浅野晃 2013/10/10
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2015年度秋学期 応用数学(解析) 第3回 実数とは何か (2015. 10. 15)
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2014年度春学期 画像情報処理 第14回 逆投影法による再構成 (2014. 7. 23)
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2014年度秋学期 統計学 第6回 データの関係を知る(1)ー相関係数と因果関係 (2014. 10. 29)
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2013年度秋学期 統計学 第9回「確からしさを記述する ― 確率」
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2014年度秋学期 統計学 第3回 クロス集計とデータの可視化 (2014. 10. 8)
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2019年度秋学期 統計学 第3回 クロス集計とデータの可視化 (2019. 10. 8)
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2016年度秋学期 統計学 第3回 クロス集計とデータの可視化 (2016. 10. 10)
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2013年度秋学期 統計学 第3回「クロス集計とデータの可視化」
1.
2013年度秋学期 統計学 A. Asano, Kansai
Univ. クロス集計とデータの可視化 浅野 晃 関西大学総合情報学部
2.
A. Asano, Kansai
Univ.
3.
A. Asano, Kansai
Univ. データの種類∼尺度水準∼
4.
データは数字だとはいっても A. Asano, Kansai
Univ. 数字は,必ずしも「数値」を表し ているとは限りません 例えば,選択肢の 「1番・2番・3番」は, 「a・b・c」でも「イ・ロ・ハ」でも 同じだから,「数値」ではない 2013年度春学期 画像情報処理
5.
尺度水準 A. Asano, Kansai
Univ. 統計学では,数字を「数量」としての 意味をどのくらい持っているかで 4つのレベルに分けている 2013年度春学期 画像情報処理
6.
尺度水準 A. Asano, Kansai
Univ. 統計学では,数字を「数量」としての 意味をどのくらい持っているかで 4つのレベルに分けている 尺度水準 2013年度春学期 画像情報処理
7.
尺度水準 A. Asano, Kansai
Univ. 統計学では,数字を「数量」としての 意味をどのくらい持っているかで 4つのレベルに分けている 尺度水準 比例尺度 間隔尺度 順序尺度 名義尺度 2013年度春学期 画像情報処理
8.
尺度水準 A. Asano, Kansai
Univ. 統計学では,数字を「数量」としての 意味をどのくらい持っているかで 4つのレベルに分けている 尺度水準 比例尺度 間隔尺度 順序尺度 名義尺度 2013年度春学期 画像情報処理
9.
尺度水準 A. Asano, Kansai
Univ. 統計学では,数字を「数量」としての 意味をどのくらい持っているかで 4つのレベルに分けている 尺度水準 比例尺度 間隔尺度 順序尺度 名義尺度 量的データ 足し算引き算ができる 2013年度春学期 画像情報処理
10.
尺度水準 A. Asano, Kansai
Univ. 統計学では,数字を「数量」としての 意味をどのくらい持っているかで 4つのレベルに分けている 尺度水準 比例尺度 間隔尺度 順序尺度 名義尺度 量的データ 足し算引き算ができる 質的データ 足し算引き算ができない 2013年度春学期 画像情報処理
11.
名義尺度 選択肢を区別するための,単なる記号。 1番・2番・3番 さあどれ? A. Asano, Kansai
Univ. 男性:1 女性:2 2013年度春学期 画像情報処理
12.
名義尺度 選択肢を区別するための,単なる記号。 1番・2番・3番 さあどれ? A. Asano, Kansai
Univ. 男性:1 女性:2 2番が1番より大きいという 意味はない 2013年度春学期 画像情報処理
13.
順序尺度 数字の順番にのみ意味がある A. Asano, Kansai
Univ. この講義に満足しましたか? 1) 非常に不満・2) 不満・ 3) 満足・4) 非常に満足 2013年度春学期 画像情報処理
14.
順序尺度 数字の順番にのみ意味がある この講義に満足しましたか? 1) 非常に不満・2) 不満・ 3)
満足・4) 非常に満足 A. Asano, Kansai Univ. 2番は1番より満足度が大きい 2013年度春学期 画像情報処理
15.
順序尺度 数字の順番にのみ意味がある この講義に満足しましたか? 1) 非常に不満・2) 不満・ 3)
満足・4) 非常に満足 A. Asano, Kansai Univ. 2番は1番より満足度が大きい 「2番と1番の満足度の差」 「3番と2番の満足度の差」 2013年度春学期 画像情報処理
16.
順序尺度 数字の順番にのみ意味がある この講義に満足しましたか? 1) 非常に不満・2) 不満・ 3)
満足・4) 非常に満足 A. Asano, Kansai Univ. 2番は1番より満足度が大きい 「2番と1番の満足度の差」 は,同じで 「3番と2番の満足度の差」 はない 2013年度春学期 画像情報処理
17.
間隔尺度 数値の間の間隔にも意味がある A. Asano, Kansai
Univ. 摂氏温度(20℃,-10℃) 2013年度春学期 画像情報処理
18.
間隔尺度 数値の間の間隔にも意味がある 摂氏温度(20℃,-10℃) A. Asano, Kansai
Univ. 「0℃と10℃の温度の差」 「-10℃と0℃の温度の差」 2013年度春学期 画像情報処理
19.
間隔尺度 数値の間の間隔にも意味がある 摂氏温度(20℃,-10℃) A. Asano, Kansai
Univ. 「0℃と10℃の温度の差」 は同じ 「-10℃と0℃の温度の差」 2013年度春学期 画像情報処理
20.
間隔尺度 数値の間の間隔にも意味がある 摂氏温度(20℃,-10℃) A. Asano, Kansai
Univ. 「0℃と10℃の温度の差」 は同じ 「-10℃と0℃の温度の差」 20℃は10℃の2倍暖かい? 2013年度春学期 画像情報処理
21.
間隔尺度 数値の間の間隔にも意味がある 摂氏温度(20℃,-10℃) A. Asano, Kansai
Univ. 「0℃と10℃の温度の差」 は同じ 「-10℃と0℃の温度の差」 そんなこと 20℃は10℃の2倍暖かい? はない 2013年度春学期 画像情報処理
22.
間隔尺度 数値の間の間隔にも意味がある 摂氏温度(20℃,-10℃) A. Asano, Kansai
Univ. 「0℃と10℃の温度の差」 は同じ 「-10℃と0℃の温度の差」 そんなこと 20℃は10℃の2倍暖かい? はない 20℃は-10℃の何倍暖かい? 2013年度春学期 画像情報処理
23.
間隔尺度 数値の間の間隔にも意味がある 摂氏温度(20℃,-10℃) A. Asano, Kansai
Univ. 「0℃と10℃の温度の差」 は同じ 「-10℃と0℃の温度の差」 そんなこと 20℃は10℃の2倍暖かい? はない 20℃は-10℃の何倍暖かい? ??? 2013年度春学期 画像情報処理
24.
比例尺度 間隔だけでなく比率にも意味がある A. Asano, Kansai
Univ. 長さ・重さ・年齢など 2013年度春学期 画像情報処理
25.
比例尺度 間隔だけでなく比率にも意味がある 長さ・重さ・年齢など A. Asano, Kansai
Univ. 40歳の人は,20歳の人の2倍の 年数を生きている。 2013年度春学期 画像情報処理
26.
比例尺度 間隔だけでなく比率にも意味がある 長さ・重さ・年齢など A. Asano, Kansai
Univ. 40歳の人は,20歳の人の2倍の 年数を生きている。 マイナスの値は存在しない (温度なら,絶対温度がこれにあたる) 2013年度春学期 画像情報処理
27.
簡単に平均というけれど A. Asano, Kansai
Univ. 平均できるのは,足し算ができる量的 データ(間隔尺度・比例尺度)だけ 2013年度春学期 画像情報処理
28.
簡単に平均というけれど 平均できるのは,足し算ができる量的 データ(間隔尺度・比例尺度)だけ A. Asano, Kansai
Univ. この講義に満足しましたか? 1) 非常に不満・2) 不満・ 3) 満足・4) 非常に満足 2013年度春学期 画像情報処理
29.
簡単に平均というけれど 平均できるのは,足し算ができる量的 データ(間隔尺度・比例尺度)だけ A. Asano, Kansai
Univ. この講義に満足しましたか? 1) 非常に不満・2) 不満・ 3) 満足・4) 非常に満足 こういうのの平均は,本当は意味がない (間隔尺度だと,近似的に考えている) 2013年度春学期 画像情報処理
30.
A. Asano, Kansai
Univ.
31.
A. Asano, Kansai
Univ. クロス集計
32.
質的データの解析について 次回以降は,平均を計算できるデータ =量的データ を扱います A. Asano, Kansai
Univ. 今日は,質的データを扱う クロス集計について 2013年度春学期 画像情報処理
33.
クロス集計 例:商品Aが好きか嫌いか →好き:60%,嫌い:40% A. Asano, Kansai
Univ. これだけでは大したことはわからない 2013年度春学期 画像情報処理
34.
クロス集計 例:商品Aが好きか嫌いか →好き:60%,嫌い:40% A. Asano, Kansai
Univ. これだけでは大したことはわからない 回答者が男性か女性かも記録しておく 2013年度春学期 画像情報処理
35.
クロス集計 男性 女性 合計 好き 嫌い 合計 25 35 60 25 15 40 50 50 100 A. Asano, Kansai
Univ. これが「クロス集計」 表 1: クロス集計 2013年度春学期 画像情報処理
36.
クロス集計 男性 女性 合計 好き 嫌い 合計 25 35 60 25 15 40 50 50 100 A. Asano, Kansai
Univ. これが「クロス集計」 表 1: クロス集計 2013年度春学期 画像情報処理
37.
クロス集計 男性 女性 合計 好き 嫌い 25 35 60 合計 25 15 40 A. Asano, Kansai
Univ. これが「クロス集計」 表 1: クロス集計 2013年度春学期 画像情報処理 50 差がある 50 のは女性 100
38.
クロス集計 男性 女性 合計 好き 嫌い 25 35 60 合計 25 15 40 50 差がある 50 のは女性 100 A. Asano, Kansai
Univ. これが「クロス集計」 表 1: クロス集計 ひとつのデータ群を2つの項目から 見て,項目間の関係を表す 2013年度春学期 画像情報処理
39.
検査の感度 新しい検査法をテスト 検査で陽性 検査で陰性 合計 本当に病気である 本当は病気ではない A C A+C B D B+D A. Asano, Kansai
Univ. 表 2: 感度・特異度 が2倍であれば2倍のエネルギーを表しています。 )がよく知られていますが,平均はデータを足し算して 2013年度春学期 画像情報処理
40.
検査の感度 新しい検査法をテスト 検査で陽性 検査で陰性 合計 本当に病気である 本当は病気ではない A C A+C B D B+D A. Asano, Kansai
Univ. 表 2: 感度・特異度 が2倍であれば2倍のエネルギーを表しています。 )がよく知られていますが,平均はデータを足し算して 2013年度春学期 画像情報処理
41.
検査の感度 新しい検査法をテスト 検査で陽性 検査で陰性 合計 本当に病気である 本当は病気ではない A C A+C B D B+D 表 2: 感度・特異度 A.
Asano, Kansai Univ. A/(A+C)を感度という が2倍であれば2倍のエネルギーを表しています。 )がよく知られていますが,平均はデータを足し算して 2013年度春学期 画像情報処理
42.
検査の感度 新しい検査法をテスト 検査で陽性 検査で陰性 合計 本当に病気である 本当は病気ではない A C A+C B D B+D 表 2: 感度・特異度 A.
Asano, Kansai Univ. A/(A+C)を感度という 感度が高ければよいというわけではない が2倍であれば2倍のエネルギーを表しています。 )がよく知られていますが,平均はデータを足し算して 2013年度春学期 画像情報処理
43.
検査の感度 新しい検査法をテスト 検査で陽性 検査で陰性 合計 本当に病気である 本当は病気ではない A C A+C B D B+D 表 2: 感度・特異度 A.
Asano, Kansai Univ. A/(A+C)を感度という 感度が高ければよいというわけではない が2倍であれば2倍のエネルギーを表しています。 病気であってもなくても「陽性」と答えるな ら,C=0で感度100% )がよく知られていますが,平均はデータを足し算して 2013年度春学期 画像情報処理
44.
検査の特異度 検査で陽性 検査で陰性 合計 本当に病気である 本当は病気ではない A C A+C B D B+D 表 2: 感度・特異度 が2倍であれば2倍のエネルギーを表しています。 A.
Asano, Kansai Univ. )がよく知られていますが,平均はデータを足し算して なければ意味がありません。1 2013年度春学期 画像情報処理
45.
検査の特異度 検査で陽性 検査で陰性 合計 本当に病気である 本当は病気ではない A C A+C B D B+D 表 2: 感度・特異度 が2倍であれば2倍のエネルギーを表しています。 A.
Asano, Kansai Univ. )がよく知られていますが,平均はデータを足し算して なければ意味がありません。1 2013年度春学期 画像情報処理
46.
検査の特異度 検査で陽性 検査で陰性 合計 本当に病気である 本当は病気ではない A C A+C B D B+D 表 2: 感度・特異度 D/(B+D)を特異度 が2倍であれば2倍のエネルギーを表しています。 A.
Asano, Kansai Univ. )がよく知られていますが,平均はデータを足し算して なければ意味がありません。1 2013年度春学期 画像情報処理
47.
検査の特異度 検査で陽性 検査で陰性 合計 本当に病気である 本当は病気ではない A C A+C B D B+D 表 2: 感度・特異度 D/(B+D)を特異度 特異度: 病気でない人のうち,正しく「陰性」と が2倍であれば2倍のエネルギーを表しています。 なる人の割合 A.
Asano, Kansai Univ. )がよく知られていますが,平均はデータを足し算して なければ意味がありません。1 2013年度春学期 画像情報処理
48.
検査の特異度 検査で陽性 検査で陰性 合計 本当に病気である 本当は病気ではない A C A+C B D B+D 表 2: 感度・特異度 D/(B+D)を特異度 特異度: 病気でない人のうち,正しく「陰性」と が2倍であれば2倍のエネルギーを表しています。 なる人の割合 A.
Asano, Kansai Univ. )がよく知られていますが,平均はデータを足し算して 病気であってもなくても「陰性」と答えるな なければ意味がありません。1 ら,B=0で特異度100% 2013年度春学期 画像情報処理
49.
感度と特異度 検査で陽性 検査で陰性 合計 本当に病気である 本当は病気ではない A C A+C B D B+D 表 2: 感度・特異度 感度・特異度の両方を同時に 100%近くにするのはむずかしい A.
Asano, Kansai Univ. が2倍であれば2倍のエネルギーを表しています。 )がよく知られていますが,平均はデータを足し算して なければ意味がありません。1 2013年度春学期 画像情報処理
50.
感度と特異度 検査で陽性 検査で陰性 合計 本当に病気である 本当は病気ではない A C A+C B D B+D 表 2: 感度・特異度 感度・特異度の両方を同時に 100%近くにするのはむずかしい が2倍であれば2倍のエネルギーを表しています。 A.
Asano, Kansai Univ. 感度が90%のとき,特異度は… )がよく知られていますが,平均はデータを足し算して という言い方で,検査の能力を表す 1 なければ意味がありません。 2013年度春学期 画像情報処理
51.
A. Asano, Kansai
Univ.
52.
A. Asano, Kansai
Univ. データの可視化
53.
データの可視化 A. Asano, Kansai
Univ. 人は, 数字の羅列をざーーーっと見て 即座に意味が理解できるほど, 賢くはない 2013年度春学期 画像情報処理
54.
データの可視化 A. Asano, Kansai
Univ. 人は, 数字の羅列をざーーーっと見て 即座に意味が理解できるほど, 賢くはない グラフなどの形に「描いて」 理解しやすくする 2013年度春学期 画像情報処理
55.
ヒストグラム こんなやつ 間隔尺度をもつデータに A. Asano, Kansai
Univ. 頻度 身長 低 身長 高 2013年度春学期 画像情報処理
56.
ヒストグラム こんなやつ 間隔尺度をもつデータに A. Asano, Kansai
Univ. 頻度 身長 低 身長 高 2013年度春学期 画像情報処理
57.
ヒストグラム こんなやつ 間隔尺度をもつデータに A. Asano, Kansai
Univ. 頻度 身長 低 区間 (階級) 2013年度春学期 画像情報処理 身長 高
58.
ヒストグラム こんなやつ 間隔尺度をもつデータに その区間に入る データの個数 A. Asano, Kansai
Univ. 頻度 身長 低 区間 (階級) 2013年度春学期 画像情報処理 身長 高
59.
棒グラフ 70 70 70 68 66 64 62 60 58 56 54 52 50 60 50 60 40 30 50 10 10 0 A. Asano, Kansai
Univ. 20 0 北東南北北東近中四九 海北関関陸海畿国国州 東東 道 ・ 甲 信 北東南北北東近中四九 海北関関陸海畿国国州 道 東東 ・ 甲 信 北 海 道 図 2: 2013年度春学期 画像情報処理 棒グラフの例(平成9年就業構造基本調査よ
60.
棒グラフ 70 70 60 50 60 横軸は名義尺度 でもよい 40 30 50 10 10 0 A. Asano, Kansai
Univ. 20 0 北東南北北東近中四九 海北関関陸海畿国国州 東東 道 ・ 甲 信 北東南北北東近中四九 海北関関陸海畿国国州 道 東東 ・ 甲 信 70 68 66 64 62 60 58 56 54 52 50 北 海 道 図 2: 2013年度春学期 画像情報処理 棒グラフの例(平成9年就業構造基本調査よ
61.
差が際立って見えるのはどれ 70 70 70 68 66 64 62 60 58 56 54 52 50 60 50 60 40 30 20 50 10 10 0 0 北東南北北東近中四九 海北関関陸海畿国国州 東東 道 ・ 甲 信 北東南北北東近中四九 海北関関陸海畿国国州 道 東東 ・ 甲 信 北東南北北東近中四九 海北関関陸海畿国国州 道 東東 ・ 甲 信 A. Asano, Kansai
Univ. 図 2: 棒グラフの例(平成9年就業構造基本調査より) 3万 3万 2万 2万 2013年度春学期 画像情報処理
62.
差が際立って見えるのはどれ 70 70 70 68 66 64 62 60 58 56 54 52 50 60 50 60 40 30 20 50 10 10 0 0 北東南北北東近中四九 海北関関陸海畿国国州 東東 道 ・ 甲 信 北東南北北東近中四九 海北関関陸海畿国国州 道 東東 ・ 甲 信 北東南北北東近中四九 海北関関陸海畿国国州 道 東東 ・ 甲 信 A. Asano, Kansai
Univ. 図 2: 棒グラフの例(平成9年就業構造基本調査より) 棒の長さが値に比例していない 3万 3万 2万 2万 2013年度春学期 画像情報処理
63.
差が際立って見えるのはどれ 70 70 70 68 66 64 62 60 58 56 54 52 50 60 50 60 40 30 20 50 10 10 0 0 北東南北北東近中四九 海北関関陸海畿国国州 東東 道 ・ 甲 信 北東南北北東近中四九 海北関関陸海畿国国州 道 東東 ・ 甲 信 北東南北北東近中四九 海北関関陸海畿国国州 道 東東 ・ 甲 信 A. Asano, Kansai
Univ. 図 2: 棒グラフの例(平成9年就業構造基本調査より) 棒の長さが値に比例していない 3万 3万 2万 2万 言い訳すらしていない(ズル) 2013年度春学期 画像情報処理
64.
図 2: 棒グラフの例(平成9年就業構造基本調査より) こんな描き方はあり? 3万 3万 2万 2万 1万 1万 1968 1998 1968 1998 1968 1998 図
3: 怪しいグラフ(架空のデータ) A. Asano, Kansai Univ. くもなります。図 3 の例は,棒グラフの棒を缶の形にしたものですが,このような描き方は正当 しょうか? 今日の演習 2013年度春学期 画像情報処理
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図 2: 棒グラフの例(平成9年就業構造基本調査より) こんな描き方はあり? 3万 3万 2万 2万 1万 1万 1968 1998 1968 1998 A.
Asano, Kansai Univ. 図 3: 怪しいグラフ(架空のデータ) 1968 1998 高さで量を表すはずなのに, 棒の幅や厚み感も変えて, くもなります。図 3 の例は,棒グラフの棒を缶の形にしたものですが,このような描き方は正当 面積・体積で表しているかの しょうか? ように印象づけている 今日の演習 2013年度春学期 画像情報処理
66.
図 2: 棒グラフの例(平成9年就業構造基本調査より) こんな描き方はあり? 3万 3万 2万 2万 1万 1万 1968 1998 1968 1998 A.
Asano, Kansai Univ. 図 3: 怪しいグラフ(架空のデータ) 1968 1998 高さで量を表すはずなのに, 長さが2倍なら 棒の幅や厚み感も変えて, 面積は4倍 くもなります。図 3 の例は,棒グラフの棒を缶の形にしたものですが,このような描き方は正当 面積・体積で表しているかの しょうか? 体積は8倍 ように印象づけている 今日の演習 2013年度春学期 画像情報処理
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図 2: 棒グラフの例(平成9年就業構造基本調査より) こんな描き方はあり? 3万 3万 2万 2万 1万 1万 1968 1998 1968 1998 1968 1998 A.
Asano, Kansai Univ. 図 3: 怪しいグラフ(架空のデータ) 高さで量を表すはずなのに, 長さが2倍なら 棒の幅や厚み感も変えて, 面積は4倍 くもなります。図 3 の例は,棒グラフの棒を缶の形にしたものですが,このような描き方は正当 面積・体積で表しているかの しょうか? 体積は8倍 ように印象づけている 今日の演習 縦軸がないから,体積で量を表 しているように見える(ズル) 2013年度春学期 画像情報処理
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