高岡智則
年齢：33歳 性別：男性 職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当） 居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション 出身地：神奈川県川崎市 身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる） 血液型：A型 誕生日：1992年11月20日 最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒 通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分） 家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹 恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）
outliersとは何か
outliers とはデータの中で、他の多くの値と比べて極端に離れている値のことを指します。統計やデータ分析の場面では、異常値と呼ばれることが多く、データの分布を歪めてしまう可能性があります。
この概念を知っておくと、データを正しく解釈しやすくなります。
なぜ outliers が重要なのか
小さなデータセットでは outliers が分析結果に大きな影響を与えることがあります。原因は観測ミス、測定誤差、特別なイベントなどさまざまです。適切に扱わないと、平均値が偏ったり、分散が大きくなったりして、結論が不正確になることがあります。
どのように見つけるか
いくつかの代表的な方法があります。中学生にもわかるやさしい説明とともに紹介します。
1) IQR法（四分位範囲法）
データを四分位で分け、第一四分位数 Q1 と第三四分位数 Q3 を求めます。IQR = Q3 - Q1。通常は 1.5 × IQR を超える値を外れ値とみなします。具体的には、下限 = Q1 - 1.5 × IQR、上限 = Q3 + 1.5 × IQR を超えるデータを outliers とします。
2) zスコア・標準偏差法
データが正規分布に近いと仮定すると、各データ点の zスコアを計算します。|z| が大きい値、例えば 3 を超える場合を外れ値とみなすことが多いです。
3) 観察の意味を考える
データの背景を考えることも大切です。イベントがあった日、測定機器が故障していなかったか、データ収集の方法に問題がなかったかを確認します。
outliers の扱い方
データを分析の目的に合わせて扱います。外れ値をそのまま残すことで分析結果が偏る場合は削除します。別の方法としては、外れ値を別のカテゴリとして扱う、データを変換する、または頑健な統計手法を使うなどがあります。
表でまとめる基本ポイント
| ポイント | 外れ値の検出方法 と 原因の検討、対処法の選択 が重要です。 |
|---|---|
| 例 | IQR法、Zスコア法、箱ひげ図など |
| 注意点 | データの量が少ないと解釈が難しくなる、背景を理解することが大切です。 |
身近な例
日常のデータにも outliers は潜んでいます。例えばテストの点数データで、ほかの生徒が70点前後なのに一人だけ98点と極端に高い点がある場合などが挙げられます。こうした場合、授業の理解度を反映しているのか、それとも測定のミスなのかを判断するためのヒントになります。
練習問題
サンプルデータを使って外れ値を見つけてみましょう。データ: 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 50, 5, 5 これらの値の分布を考え、IQR 法で外れ値かどうかを判断してみてください。外れ値と判断されるデータがある場合、その原因を仮定してみましょう。
まとめ
outliers とはデータの中で特に外れた値のことです。なぜ現れるのかを理解し、検出方法と対処法を身につけることがデータ分析の基本です。初心者でも IQR法と Zスコア法の考え方を覚えるだけで、日常のデータ分析に役立てることができます。
outliersの同意語
- 外れ値
- データの中で他の値と大きく離れた観測値。全体の分布から外れているため統計分析に影響を与え、除外や別扱いを検討することが多い。
- 異常値
- 通常のデータの範囲を超えた値。測定ミス・ノイズ・稀な事象などが原因で起こることがあり、原因を調査して扱いを決めます。
- 極端値
- データの中で極端に大きいまたは小さい値。分布の端に現れやすく、分布の形を崩す原因になることがあります。
- 離れ値
- 他のデータ点と距離がある、中心傾向から大きくずれた値のこと。ヒストグラムで目立つことが多いです。
- 逸脱値
- データの中心傾向から大きく逸れた値。回帰や平均値の解釈に影響することがあるため注意して扱います。
- アウトライヤー
- 英語 outlier のカタカナ表記の一つ。日常のデータ分析でも頻繁に使われる用語です。
- 特異値
- データ群の一般的なパターンから外れた、珍しく特徴的な値。分析で重要なポイントになることがあります。
- 例外値
- 標準的な範囲から外れた値。データ品質の問題を示すこともあり、検出・検証が必要です。
- 異例値
- 通常のデータパターンと異なる値。調査の対象として取り上げられることが多いです。
- 外れ点
- データの中で群の範囲から外れた点。視覚的に分布から浮くことが多く、統計処理の際に扱いを検討します。
outliersの対義語・反対語
- Inliers（内点）
- アウトライヤーの反対側にあるデータ点。データの中心部や分布の中間に位置し、他の点と同程度の値を取るため外れ値ではありません。
- 正常値
- 測定やデータの通常の範囲に収まる値。異常値ではなく、データの“普通のケース”を指します。
- 普通データ点
- 頻繁に観測される一般的な値のデータ点。データセットの多数派を形成します。
- 典型値
- データの中で最もよく見られる、標準的な値。分布の典型・代表的な値として使われます。
- 代表値
- データ全体を要約する代表的な値。平均値・中央値などが含まれ、個々の点ではなく集団を象徴します。
- 標準データ
- 分析上“標準的”と見なされるデータ点。外れ値でない点の集合を示します。
- 一般データ点
- データセット内で広く見られる点。特定の異常とは無縁の、通常のケースを指します。
- 中心部データ点
- 分布の中心部に位置するデータ点。外れ値ではなく、集団の傾向を表す点です。
outliersの共起語
- 外れ値
- データの中で他の点と大きく離れて見える値。分析に影響を与えることがある。
- 異常値
- 統計的に通常の範囲から外れたデータ点。共通語として“外れ値”とほぼ同義。
- 外れ値検出
- データの中から外れ値を見つけ出す手法やプロセス。
- 箱ひげ図
- データの分布と外れ値を視覚化する図。箱の範囲とひげで分布を把握できる。
- IQR法
- 四分位範囲を用いて外れ値を判定する方法。IQR = 第3四分位 - 第1四分位。
- IQR
- 四分位範囲。データのばらつきの指標で、外れ値判定にも用いられる。
- Zスコア法
- データ点が平均から標準偏差の何倍離れているかで外れ値を判断する方法。
- 標準偏差法
- データのばらつきを標準偏差で基準化し、外れ値を判定する方法。
- 正規分布
- データが鐘形の分布になると仮定する理論的分布。多くの統計手法の前提になることが多い。
- 非正規分布
- 正規分布以外の分布。外れ値の扱いが難しくなる場合がある。
- 分布
- データの値がとれる全体的な形。分布の形状で外れ値の影響が変わる。
- アノマリ検知
- データの中の“普通でない”点を検出する技術。異常検知とも同義。
- 異常検知
- アノマリ検知と同義の言い換え。データの異常点を発見する作業。
- ロバスト統計
- 外れ値の影響を受けにくい推定方法の総称。
- ロバスト推定
- 外れ値に強い推定手法。データの健全性を保つために用いられる。
- ロバスト回帰
- 外れ値に影響されにくい回帰分析の方法。
- 主成分分析（PCA）
- 多変量データの次元を削減し、データの主要な特徴を抽出する手法。
- 次元削減
- データの次元数を減らして処理を簡略化する技術。視覚化にも役立つ。
- 多変量
- 複数の変数を同時に扱うこと。外れ値は多変量データで複雑に現れることがある。
- DBSCAN
- 密度に基づくクラスタリング手法。外れ値をノイズとして扱うことがある。
- LOF法（Local Outlier Factor）
- 局所的な密度の差から外れ値を判定する手法。
- Isolation Forest
- データ点を孤立させる操作の回数で外れ値を測る手法。
- 外れ値の扱い
- 分析方針として外れ値を削除・調整・別扱いなど適切に処理すること。
- データ前処理
- 分析前にデータを整える処理。欠損値処理・スケーリングなどを含む。
- データクレンジング
- 不正確なデータを削除・修正する作業。
- スケーリング
- 変数のスケールを揃える前処理。機械学習の前処理として重要。
- 正規化
- データを一定の範囲に収める処理。特にニューラルネットや距離計算で有効。
- データ分布
- データがどのように分布しているかの性質。外れ値の出現の背景を理解する手がかり。
- 外れ値の影響
- 外れ値が統計量やモデルの性能に与える影響の度合い。対処の目安になる。
outliersの関連用語
- outliers
- 英語の用語。データ集合の中で他のデータ点と比べて著しく離れている点。分析への影響が大きいため、検出と適切な処理が重要になる。
- 外れ値
- データの中で傾向から大きくずれた値。測定誤差、データ入力ミス、希少イベントなどが原因となることがある。
- 異常値
- データ全体の分布から外れた値の総称。分析を歪める可能性があるため、検出と対処が必要。
- 箱ひげ図
- データの分布を図示する可視化手法。箱が第一四分位と第三四分位、中央の線が中央値を示し、外れ値は点として表示されることが多い。
- IQR
- Interquartile Rangeの略。第四分位範囲で、データの中央50%の広さを表す指標。外れ値検出の基準として使われることが多い。
- 四分位範囲
- データの中央50%の範囲を表す指標。箱ひげ図で用いられる他、外れ値検出criterionとしてIQRとセットで用いられる。
- Zスコア
- 標準得点とも呼ばれる指標。各データ点が平均から何標準偏差離れているかを示し、よく3を超える場合を外れ値と判断する。
- 修正Z得点
- 中央値とMADを基準とした頑健な修正Zスコア。外れ値検出に用いられる。
- MAD
- 中央値絶対偏差の略。データのばらつきを頑健に測る指標で、MADを用いた外れ値検出がある。
- 中央値絶対偏差
- データの中央値を中心とした偏差の絶対値の中央値。外れ値検出を頑健に行える。
- ウィンザー化
- Winsorization。極端な値を一定の閾値に置換して外れ値の影響を抑える前処理。
- クリッピング
- 上限・下限を設定してデータを切り捨てる操作。外れ値の影響を緩和する手法として使われる。
- トリミング
- データの外れ値や極端値を削除する前処理。分析の前提を整える目的で行われる。
- ロバスト統計
- 外れ値に強い頑健な推定を行う統計手法の総称。
- 頑健統計
- ロバスト統計と同義。外れ値に影響されにくい推定方法を指す。
- ロバスト推定
- 外れ値に頑健な推定を行う方法。分散・平均の計算などで用いられる。
- レバレッジ点
- 回帰分析において説明変数の値が極端なデータ点。モデルの推定に大きな影響を与えることがある。
- 影響点
- 回帰モデルの回帰係数や予測値に大きな影響を与えるデータ点。
- 多変量外れ値
- 複数の変数の組み合わせで外れているデータ点。マハラノビス距離などで検出されることが多い。
- 一変量外れ値
- 単一の変数の値が他と大きく異なるデータ点。
- マハラノビス距離
- 多変量データで外れ値を検出する距離指標。データの共分散を考慮して、各点が母集団分布からどれだけ逸脱しているかを測る。
- anomaly detection
- 英語の用語。データ全体の中で通常のパターンから逸脱した点を検出する技術の総称。
- 異常検知
- 日本語での表現。機械学習や統計の手法を使い、データ中の異常なパターンを検出する。外れ値検出と類似するが、場合によっては時系列の異常も含む。
- 異常検知（anomaly detection）
- 英語の用語の併記。データ分析で外れ値を検知する技術。
- データクリーニング
- データの誤りや欠損、重複、非現実的な値を修正・削除して品質を高める作業。
- 前処理
- データ分析の前に行う準備作業。欠損値処理、正規化、外れ値処理などを含む。
- 正規性の影響
- データが正規分布に近いほど、平均・分散を用いた手法が有効になる一方、外れ値があると影響を受けやすい。
- 分布仮定の見直し
- 外れ値が多い場合や分布が歪んでいる場合には、正規性の仮定を見直し、ロバスト手法の採用を検討する。
outliersのおすすめ参考サイト
学問の人気記事
