アウトライアー・とは？初心者向けデータの外れ値入門共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

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）

アウトライアー・とは？

アウトライアーとは、データの中で他の値から大きく離れた「外れ値」のことです。ほかのデータと比べて著しく大きい/小さい値がそれに該当します。外れ値は必ずしも間違いとは限りませんが、分析の結果を左右する力を持つため、扱い方を知っておくと良いです。

なぜ外れ値が起こるのか

外れ値が現れる原因は大きく分けて3つです。計測ミスやデータ入力の誤り、稀な現象による自然な変動、そしてデータの混合です。例として、クラスのテスト成績が平均付近の中で、1人だけ95点もしくは5点というケースは外れ値として扱われることがあります。

アウトライアーの種類と注意点

外れ値には、単純な値の極端な大きさだけでなく、データの分布を左右する尾部のデータとして現れることがあります。外れ値をそのまま分析に入れると、平均値が引っ張られ、データの全体的な傾きや特徴が見えにくくなることがあります。

検出の方法

代表的な方法をいくつか紹介します。以下は初心者にも分かりやすいものです。

方法	考え方	注意点
Zスコア	各データ点が平均から何標準偏差離れているか	データが正規分布に近い場合に有効
IQR法	四分位範囲(IQR)を使って「ひげ」を決める	外れ値の定義が安定している
箱ひげ図	データの分布の可視化と外れ値の候補を示す	視覚的に判断しやすい

外れ値をどう扱うか

結論としては、原因を確認して適切に判断することが大切です。計測ミスなら修正・除外、自然な稀な値ならデータセットを分けて分析する、というのが基本的な考え方です。

分析を始める前に、データの性質を理解することが第一歩です。例えば、身長のデータと収入のデータでは外れ値の意味が大きく異なります。身長は正規分布に近い一方、収入には長い尾があることが多く、同じ「外れ値」という言葉でも扱い方は変わります。

実務での活用例

ビジネスの現場では、売上データに極端な値が混ざっていると、平均が実態より高く見えがちです。こうしたときには、中央値を使う、IQRで外れ値を検出して別の分析をする、データをWinsorize（極端な値を一定範囲に丸める）するといった方法が有効です。

データ分析を学ぶとき、外れ値の扱いは最初の難所の一つですが、適切に扱えばデータの信頼性を高めることができます。最後に、外れ値を「すべて捨て去る」よりも「原因・性質を理解する」姿勢を持つことが大切です。

初心者向けのポイント

まずはデータを可視化してみること。箱ひげ図やヒストグラムを見るだけで、外れ値の存在がわかります。数値だけで判断せず、グラフで傾向をつかむ習慣をつけましょう。

例として、あるクラスの数学の点数を考えてみましょう。点数は以下のように並ぶことがあります：92、88、85、90、92、60、58、91、93、88。ここで60や58のような値が「外れ値候補」として現れます。このような値をそのまま分析に使うと、平均点が高めに出る原因になります。そこで、まずはグラフで確認し、必要に応じて中央値やIQRといった頑健な統計量で再分析するのが良い方法です。