統計処理とは？初心者でも分かる基礎解説と使い方共起語・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）

統計処理とは？

統計処理とは、データを集めて整理し、数字の意味を読み解く作業のことを指します。学校のテスト結果やスポーツのデータ、インターネットのアクセス数など、身の回りにはたくさんの数字が散らばっています。統計処理を使えば、その数字から「どのくらいの幅で起きているのか」、「何が多いのか」、「どんな傾向があるのか」を知ることができます。

この解説では、中学生にもわかりやすい言葉で、統計処理がどういうものか、どんなときに使うのか、そして基本的な手順を紹介します。まずは前提となる考え方を押さえましょう。

統計処理の基本的な考え方

データを観察することから始まります。データは「データ点」と呼ばれる小さな情報のまとまりです。たとえば「テストの点数」や「1日ごとの気温」などがデータ点になります。

要約して特徴をとらえるのが統計処理の最初の役割です。データをそのまま並べても多すぎて見にくいので、代表的な値や分布の形をまとめます。代表的なものには「平均」・「中央値」・「最頻値」などがあります。

「分布」とは、データがどの値の周りにどのくらい集まっているかを示す図や表のことです。分布を見れば、データがどのくらい広がっているのか、ばらつきが大きいのかを理解できます。

データを扱うときの基本的な流れ

ステップ	説明
データの収集	観察・実験・記録を通じてデータを集めます。
データの整理	欠損値の確認、カテゴリ分け、単位の統一などを行います。
要約と分析	平均・中央値・分散・標準偏差などを計算してデータの特徴をつかみます。
解釈と意思決定	結果を現実の問題に結びつけ、信頼区間や誤差を考慮して判断します。

基本的な用語の解説

平均はデータを全部足して件数で割った値です。データの「中心」を表します。

中央値はデータを並べたとき真ん中の値です。極端な数値に影響されにくい特徴があります。

分散・標準偏差はデータが平均の周りでどのくらいばらつくかを表す指標です。値が小さいほどデータはまとまっています。

実生活での活用例

・学校の成績の平均を出してクラスの成績傾向を見たり、スポーツの対戦データを分析して戦略を立てたりします。

・ニュースでよく見る「統計データ」は、データの取り方や集め方に注意を払う必要があります。データの出典やサンプルの取り方によって結果が変わることがあるからです。

もう少し進んだ話題

データの関係性を見るときは回帰分析や相関係数といった手法があります。これらも統計処理の一部です。ただし、使い方を誤ると誤解を招くので、まずは基本を固めましょう。

まとめと注意点

統計処理は難しく見えるかもしれませんが、基本の考え方を知るだけで、データから「何が起こっているか」を読み解けます。正確なデータを集めること、適切な手法を選ぶこと、解釈の際に文脈を考えることが大切です。

この解説の要点

データとは何か: 観察して記録する情報のこと。

統計処理の目的: データから有益な情報を引き出すこと。

手順の流れ: 収集 → 整理 → 要約・分析 → 解釈・意思決定。

統計処理の関連サジェスト解説

統計処理とはエクセル: 統計処理とは、データを集めてその特徴を読み解くための分析作業のことです。データの平均やばらつき、傾向、分布の形などを知ることで、データが何を伝えようとしているのかを理解できます。エクセル（Excel）は日常的に使われる表計算ソフトで、統計処理を手軽に行える機能がそろっています。本記事では、初心者でもわかるように「統計処理とはエクセル」というキーワードを軸に、Excelを使った基本的な統計処理の進め方を解説します。まず大事なのはデータの整理です。1つのデータ項目を列に揃え、同じデータは横方向に並べておくと、関数を使った集計がスムーズになります。次に、よく使う関数を覚えると良いでしょう。平均を求める AVERAGE、中央値を求める MEDIAN、最頻値を取る MODE、標準偏差を求める STDEV.S（標本）、STDEV.P（母集団）などの基本関数を使うだけで、データの代表値やばらつきをすばやく計算できます。データの件数は COUNT、条件付きで集計する場合は COUNTIF、条件を満たす平均を取りたいときは AVERAGEIF なども便利です。さらに、データ分析ツールパックを使えば、回帰分析や分散分析（ANOVA）などより高度な統計処理も可能です。ツールパックを有効にするには、ファイル→オプション→アドイン→分析ツールを有効にします。分析を実際に行うには、データ分析を選択して目的の手法を選び、データ範囲を指定します。グラフで可視化することも大切で、棒グラフ・折れ線グラフ・ヒストグラムを使うと、数値だけでなく傾向を視覚的に読み取れます。実例として、クラスのテスト結果を使うと、全体の平均点、ばらつき（標準偏差）、得点分布の形を素早く確認できます。データを扱う際には、前処理として欠測値の扱い、外れ値の確認、データの整合性をとることを忘れないでください。最後に、エクセルの統計処理は強力ですが、データの背景や目的を理解せずに機械的に計算するだけでは意味が薄れます。適切な問いを立て、得られた結果をどう解釈するかを考えることが大切です。

統計処理の同意語

統計解析: 統計手法を用いてデータを解釈・結論を導くための解析作業
統計分析: データの特徴や関係性を明らかにするための分析作業（統計手法を適用）
データ分析: データを整理・加工・分析して意味を見つけ出す作業。統計だけでなく機械学習の要素も含む広義の分析
データ処理: データの収集・整理・変換・保存など、データを扱う一連の処理の総称。統計処理を含むことが多い
統計計算: 統計量を計算することを中心とした処理。平均・分散・回帰系などの数値計算
統計的処理: 統計手法を用いたデータの処理全般。要約・比較・推測に使われる総称
統計的解析: 統計的手法を用いてデータを解析すること
回帰分析: データの関係性を数式モデルで表し、関係性を推定する統計的分析の一種
分散分析: データの分散や群間差を検定・評価する統計的分析の一手法
数理統計解析: 数理統計の観点からデータを解析する統計処理
データ統計処理: データに対して統計手法を適用して処理・分析すること
データ解析: データを深く読み解くための解析作業。統計手法を含むことが多い

統計処理の対義語・反対語

非統計処理: 統計データや統計手法を使わず、数値の集計・検定・推定を行わない処理のこと。
定性的分析: 数値化されたデータではなく、性質・特徴を言語的に評価する分析手法。
定性的処理: 定性的な情報の解釈・判断を中心に行う処理。
直感的分析: データの数値的処理を使わず、直感や経験則に頼って判断する分析方法。
感覚的判断: 数値化された指標よりも感覚・直感に基づく判断を優先する方法。
経験則ベースの分析: 過去の経験や常識に基づく推論・分析を行う方法。
非数値処理: データを数値化せず、カテゴリカルやテキストなど非数値データを前提とする処理。
主観的判断: 客観的な統計手法ではなく、個人的な判断に頼る処理。
推定中心の処理: 統計的検定・信頼区間を重視せず、推定や仮説の仮置きを中心に行う処理。
データ駆動でない処理: データの量・質に依存せず、非データ駆動的な手法を用いる処理。

統計処理の共起語

データ収集: 統計処理の対象となるデータを集める作業。観測値・センサーデータ・アンケート結果などが対象です。
データ前処理: データを分析可能な形に整える作業。欠損値処理・型変換・重複削除・スケーリングなどを含みます。
欠損値処理: データに欠損がある場合の補完・削除・別扱いの方法を指します。
外れ値処理: データ中の極端な値を検出して除外・調整・別扱いすることです。
データクリーニング: 誤入力・重複・ノイズを除去してデータをきれいにする作業です。
要約統計量: データの基本的な特徴を簡潔に表す指標。平均・中央値・分散・標準偏差など。
平均: データの算術平均値。データの中心傾向を表します。
中央値: データを小さい順に並べたときの中央の値。外れ値に強い指標です。
最頻値: データの中で最も多く出現する値。
分散: データのばらつきの程度を示す指標です。
標準偏差: 分散の平方根で、データの散らばりを直感的に表します。
データの分布: データがどのように広がっているかの形や形状を示します。
正規分布: 釣鐘形の代表的分布。多くの統計手法の前提になることが多いです。
非正規分布: 正規分布以外の分布。データが歪んでいたり尾が長い場合など。
仮説検定: 母集団の主張をデータで検証する手続きです。
検定の前提: 検定を正しく行うための条件（正規性・等分散性・独立性など）。
p値: 観測データが帰無仮説のもとでどれくらい起こりにくいかを示す指標です。
有意水準: 検定結果を有意と判断する閾値。一般に0.05などが用いられます。
信頼区間: 推定値の不確かさを一定の区間として表す範囲です。
推定: 母集団の特性をサンプルから推測することを指します。
区間推定: 信頼区間として表される推定の一種です。
回帰分析: 変数間の関係性をモデル化して予測や影響度を評価する手法です。
線形回帰: 従属変数と1つ以上の独立変数との線形関係をモデル化します。
重回帰: 複数の独立変数を使って従属変数を説明する回帰分析です。
回帰係数: 独立変数が従属変数へ与える影響の大きさを示す係数です。
相関分析: 2変数の関係の強さと方向を測る手法です。
相関係数: -1から1の範囲で関係の強さと方向を示します。
分散分析: 3つ以上の群の平均値の差を検定する方法です。
ANOVA: 分散分析の略。群間と群内のばらつきを比較します。
カイ二乗検定: カテゴリデータの関係性を検定する手法です。
ノンパラメトリック検定: 分布の仮定を緩くして行う検定です。
ウィルコクソン検定: 2群の中央値の差を検定するノンパラメトリック検定です。
クラスカル-ワリス検定: 3群以上の中央値の差を検定するノンパラメトリック法です。
Spearmanの順位相関: 順位を用いて非線形な関係も測れる相関指標です。
Pearsonの相関係数: 線形関係の強さを測る代表的な指標です。
データ可視化: 箱ひげ図・散布図・ヒストグラムなどでデータの分布や関係を視覚化します。
散布図: 2変数間の関係を視覚的に確認する図です。
箱ひげ図: データの分布の要約と外れ値を可視化する図です。
ヒストグラム: データの度数分布を棒グラフで表します。
データベース: 大量データを保存・管理する場所です。
SQL: データベースからデータを抽出・操作する言語です。
Python: データ分析で広く使われる汎用プログラミング言語です。
R言語: 統計解析に特化したプログラミング言語です。
pandas: Pythonでデータ整形・加工を行うライブラリです。
NumPy: 数値計算を扱うPythonライブラリです。
SciPy: 統計・数値計算のためのPythonライブラリです。
データマイニング: 大量データから意味のあるパターンを発見する作業です。
機械学習: データからパターンを学習して予測・分類を行う技術です。
ベイズ統計: 事前情報を確率として組み込み、データを更新して推定します。
計量経済学: 経済データを統計的手法で分析する分野です。
モデリング: データを説明する数式モデルを作成することです。
データ品質: データの正確さ・完全性・一貫性を指す概念です。
効果量: 統計的有意性だけでなく、実務上の影響の大きさを示します。

統計処理の関連用語

統計処理: データを整理・分析して結論を引き出す一連の手続き。前処理、可視化、要約統計、推測統計、モデル化など幅広い工程を含みます。
データ分析: データの特徴や関係性を明らかにする作業。探索的データ分析（EDA）と検証的データ分析に分けられます。
母集団: 調査の対象となる全体の集合。推定の対象となるデータの元となる集団です。
標本: 母集団から抽出したデータの一部。推定や検定の根拠として使います。
推定: 標本データから母集団の特性を見積もること。
点推定: 母集団のパラメータを1つの数値で推定する方法。
区間推定: 母集団パラメータが含まれると考える区間を推定する方法（信頼区間）。
仮説検定: 事前に設定した仮説がデータと整合するかを検証する手法。
有意水準: 検定で棄却する基準となる閾値。よく0.05などが使われます。
p値: 観測データが仮説の下で得られる確率。小さいほど“偶然ではない”と判断します。
信頼区間: 推定値の不確実性を区間として表した範囲で、含まれるパラメータの確率を示します。
分布: データが従う確率の法則。正規分布やカイ二乗分布などが代表例。
正規分布: 中央に峰があり左右対称の釣鐘形の分布。多くの統計手法の前提として使われます。
t分布: 標本数が小さい場合の平均の推定に使われる分布。
カイ二乗分布: カテゴリデータの検定や適合度検定で用いられる分布。
F分布: 分散分析（ANOVA）などで使われる分布。
確率: ある事象が起きる可能性を数値で表した概念。
確率分布: ある変数が取り得る値とその確率の分布。例: 正規分布、ポアソン分布など。
標準偏差: データのばらつきを表す指標。分布の広がりを示します。
分散: データのばらつきの別の表現。標準偏差の二乗です。
母平均: 母集団の平均値。推定の対象となる代表的なパラメータ。
母数: 母集団の特性を表す値の総称。例: 母平均、母分散など。
推定量: 標本データから計算される、母集団パラメータを推定する指標。
最尤推定: データが観測される確率を最大化するパラメータを推定する方法。
ベイズ推定: 事前情報とデータを組み合わせて事後分布から推定する方法。
回帰分析: 説明変数と従属変数の関係をモデル化して予測する手法。
単回帰分析: 1つの説明変数で従属変数を予測する回帰。
重回帰分析: 2つ以上の説明変数で従属変数を予測する回帰。
ロジスティック回帰: 従属変数が二値の場合に用いる回帰モデル。
分散分析: グループ間の差を検定する統計手法。一般にANOVAと呼ばれます。
ANOVA: 分散分析の略。Group間の平均の違いを検定します。
t検定: 2つのグループの平均の差が有意かを検定する手法。
対応のあるt検定: 同じ対象を2条件で比較するt検定。
独立サンプルt検定: 異なる2グループの平均を比較するt検定。
カイ二乗検定: カテゴリデータの独立性や適合度を検定する方法。
非パラメトリック検定: 母集団分布の仮定が弱い検定（例: ウィルコクソン検定、マン-ホイットニーのU検定）。
パラメトリック検定: 正規分布など特定の分布を仮定して行う検定。
相関: 2つの変数がどの程度一緒に動くかの傾向を示す指標。
相関係数: 変数間の直線的な関係の強さを示す値。例: ピアソン、スピアマン。
データ前処理: 分析前にデータを整形・清掃する作業。
欠測値処理: データの欠損値をどう扱うか決める処理。
外れ値処理: データの極端な値をどう扱うか決める処理。
データクリーニング: 誤りや異常値を取り除く作業。
データ可視化: グラフや図でデータの特徴を視覚的に伝えること。
データサマリー/要約統計量: 平均、中央値、最頻値、範囲、四分位範囲など、データの概要を示す値。
データ整形: 長データ・ワイドデータなど分析に適した形へ変換。
サンプリング: 母集団から標本を選ぶ方法。無作為抽出、層化抽出など。
実験設計: どのような条件でデータを集めるか計画する工程。
データ分析ツール: R、Python（pandas、numpy、scipy、scikit-learn）、SPSS、SAS、Excel など、統計分析に使われるソフトウェア。