パーセンタイル値・とは？初心者に優しい統計の基本ガイド共起語・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）

パーセンタイル値・とは？

データを扱うとき、平均はよく使われる指標ですが、時には「どの位置にデータが集まっているのか」を知りたいことがあります。このとき役に立つのが パーセンタイル値 です。パーセンタイルはデータを 100等分 に分け、その中での基準となる値を指します。つまり、あるデータが「全体の何パーセント以下に位置しているか」を表す指標です。

パーセンタイル値 の使い道はさまざまです。教育の場では成績の偏りを見たり、身長や体重の成長曲線を比較したりします。企業の人事では試験の分布を把握して適正な評価を設けたりします。統計の講義では 分位数 の一つとして学習します。

パーセンタイルと他の指標の違い

よく混同される指標に 中央値 や 四分位数 があります。中央値はデータを半分に分ける点、四分位数はデータを四等分する境界です。これらはすべて分布の特徴を表しますが、パーセンタイルは「ある割合のデータがそれ以下である」という位置を示す点が特徴です。

計算の基本

データを昇順に並べ、データの個数を N とします。求めたいパーセンタイルを P% とすると、位置づけの基準となる順位を次のように決めるのが一般的です。

方法A: k を P/100 × N を切り上げた値とします。そうして得られた k 番目のデータが P パーセンタイルの値です。補間を使う方法もあり、P が整数ではない場合や N が大きいときには、近い二つの値の間で補間して値を求めます。

例を見てみましょう。次の7つのデータを昇順に並べます。

<th>順位

データ
1位	60
2位	65
3位	70
4位	75
5位	80
6位	85
7位	90

このデータで P=25, 50, 75 を求めると：

P値	値
25	65
50	75
75	85

このように パーセンタイル値 は、データが「全体のどの位置にあるか」を数値で教えてくれます。注意点としては、データの分布が偏っていると同じ P でも値が大きく変わること、またデータが少ない場合はパーセンタイルの値が揺れやすいことです。統計ソフトや計算機を使うと、補間の方法を変えるだけで値が異なる場合がある点も覚えておきましょう。

パーセンタイル値は日常のさまざまな場面で活躍します。教育の成績評価、健康データの傾向把握、企業の人材評価の設計など、データの分布を理解するうえで欠かせない基本概念です。この記事を読んで、パーセンタイル値・とは何か、そして どうやって求めるのかが、少しでもわかりやすくなれば幸いです。

よくある質問

Q1 パーセンタイルとパーセンテージの違いは？ A1 パーセンタイルはデータ分布の位置を示す指標で、特定の割合以下にデータが位置するという情報を提供します。一方、パーセンテージは全体に対する割合そのものを表します。

まとめ

パーセンタイル値は、データの分布の位置を示す基本的な指標です。データを昇順に並べ、P% に対応する順位を求めることで、データが全体のどの部分に位置するかを知ることができます。補間の方法次第で値が変わる点や、分布の形に敏感である点を理解しておくことが重要です。教育現場や健康データ、ビジネス上の分析など、さまざまな場面で活用できる便利な概念です。

パーセンタイル値の同意語

パーセンタイル値: データを100等分したときの特定の区切り値。指定したパーセンタイルに対応する値で、例：90パーセンタイルは上位10%の境界値。
パーセンタイル: データを100等分する位置を表す指標。特定のパーセンタイルに対応する値を指すことが多い。
百分位値: データを百分位（100等分）で区切ったときの値。指定した百分位に対応する値。
百分位数: データを100等分する位置を表す指標。パーセンタイルの別称として使われることがある。
分位数: データを等しい区間に分ける点のこと。パーセンタイルは分位数の一種。
分位点: 分位数を決める境界点。特定のパーセンタイルに対応する点。
分位値: 分位点に対応する値のこと。
クォンタイル: データを等しい部分に分ける点の総称。英語の quantile の和訳。パーセンタイルはその一種。
第nパーセンタイル: 任意の n を指定したパーセンタイルを指す表現。例：第90パーセンタイルは上位10%の境界値。
第n百分位数: 任意の n を指定した百分位数を指す表現。例：第95百分位数はデータの上位5%の境界値。

パーセンタイル値の対義語・反対語

最大値: データの中で最も大きな値。パーセンタイル値がデータの位置を相対的に示す指標であるのに対して、最大値は分布の上限という絶対端点を示します。
最小値: データの中で最も小さな値。下限を示す絶対端点で、パーセンタイルの下限位置とは別の扱いになります。
中央値（50パーセンタイル）: データを小さい順に並べたとき中央に来る値。50パーセンタイルとも呼ばれ、データの中心傾向を表す指標です。
平均値: データ全体の平均。パーセンタイルがデータの位置を相対的に示すのに対して、平均値は全データの中心を1つの値として表します。
最頻値（モード）: データの中で最も頻繁に現れる値。分布の形や特徴を示す別の指標です。
四分位点（Q1, Q3）: データを四等分する区切り点。パーセンタイルの一部であるQ1（25パーセンタイル）とQ3（75パーセンタイル）など、分布の分割点を示します。
絶対値: データの個別の値そのものを指す指標。パーセンタイルはデータの相対的位置を示しますが、絶対値はその値そのものを表します。

パーセンタイル値の共起語

パーセンタイル: データを小さい順に並べたとき、全体の何パーセントの位置にあるかを示す統計指標。値が大きいほどデータの上側にあることを意味します。
百分位: パーセンタイルとほぼ同義の日本語表現。データの位置を示す指標です。
パーセンタイル値: 特定のパーセンタイルに対応するデータの値。例: 90パーセンタイル値はデータの上位10%の境界値。
百分位点: データ分布のある割合位置を表す点。パーセンタイル点とも呼ばれます。
第1四分位数: データを小さい順に並べた場合の下位25%の境界を示す値（Q1）。
第2四分位数: 中央値。データを50%の位置で区切る値（Q2）。
第3四分位数: データを並べたときの上位25%の境界（Q3）。
分位数: データを等しい割合で区切る値の総称。パーセンタイルや四分位数は分位数の一種です。
四分位範囲: Q3とQ1の差。データのばらつきを示す指標で、箱ひげ図でも使われます。
データ分布: データがどのように広がっているかの形。パーセンタイルを使って分布の位置を理解します。
データのばらつき: データがどれだけ散らばっているかの程度。パーセンタイルは位置とともにばらつきを見る手段です。
箱ひげ図: データの分布を視覚化する図。箱が第1〜第3四分位数、ひげが外れ値の目安を示します。
ボックスプロット: 箱ひげ図の別名。四分位数と外れ値を一目で把握できます。
中央値: データを順序付けしたときの中央の値。全体の半分がこの値以下、という目安になります。
正規分布: 針状の左右対称の分布。多くの統計手法で理想化として用いられ、パーセンタイルと対応する点を求めやすいです。
標準正規分布: 平均0、標準偏差1の特別な正規分布。パーセンタイルをZスコアと結びつける際の基準として使われます。
Zスコア: 観測値が平均から何標準偏差離れているかを示す指標。標準正規分布のパーセンタイルと対応します。
パーセンタイル点: 百分位点と同義の表現。パーセンタイルを指すことが多いです。
上位パーセンタイル: データの中で上位Nパーセントを区切る境界値のこと。例: 上位5パーセントの境界値。
下位パーセンタイル: データの下位Nパーセントを区切る境界値。例: 下位5パーセントの境界値。
パーセンタイル順位: データの順位付けに基づくパーセンタイルの解釈。データが全体のどの位置かを示します。
外れ値の判定基準（IQR法含む）: IQRやパーセンタイルを用いて外れ値を判断する方法。特定のパーセンタイル域から外れた値を外れ値とみなします。
ブートストラップによる信頼区間: 再標本法でパーセンタイルを使い、母集団の信頼区間を推定する手法です。

パーセンタイル値の関連用語

パーセンタイル: データを100等分する境界値のこと。データの相対的な位置を表し、例として50パーセンタイルは中央値に対応します。
パーセンタイル値: 特定のパーセンタイルに対応するデータの値。例えば75パーセンタイル値はデータの75%がこの値以下になる点の値です。
百分位: パーセンタイルと同義の用語。データを百分率で区切る考え方を指します。
分位数: データを等しい部分に分ける値の総称。パーセンタイルはこの分位数の一種です。
第一分位数: データを下位25%で区切る境界値（Q1）。
第二分位数: データを50%で区切る境界値、いわゆる中央値（Q2）。
第三分位数: データを下位75%で区切る境界値（Q3）。
四分位数: データを四つに等分する三つの分割点の総称。Q1, Q2, Q3 を含みます。
百分位点: ある百分比に対応するデータの値。パーセンタイル値と同義で使われることがあります。
中位値: データを半分に分ける値。一般的には50パーセンタイルに対応することが多いです。
四分位範囲(IQR): Q3からQ1を引いた値。データの散らばりを表す指標で、外れ値の目安にも使われます。
標本パーセンタイル: 標本データから計算したパーセンタイル。母集団パーセンタイルの推定として使われます。
母集団パーセンタイル: 母集団全体に対する真のパーセンタイル値を指します。
パーセンタイルの計算方法: 一般的にはデータを並べ替え、順位に基づく方法と、近接値を線形補間する方法などがあります。近接法の代表には nearest-rank 法や線形補間法があります。
最近傍法(Nearest-rank法): データを並べ替え、指定した順位に対応する値を選ぶ計算方法。典型的には“k番目”のデータをそのまま使います。
線形補間法(Linear interpolation): 隣接するデータ点の間を直線で結び、百分位の値を補間して求める方法です。
ブートストラップ法によるパーセンタイル推定: 再標本抽出を繰り返してパーセンタイルの信頼区間や分布を推定する方法です。
標本の分布形状とパーセンタイル: データの分布形状により同じパーセンタイル位置でも意味する値が変わることがあります。
正規分布におけるパーセンタイルとz-score: 正規分布を仮定すると、パーセンタイルは標準正規分布の分位点（z値）を用いて近似できます。