データ分析に必須！平均・中央値・最頻値の計算方法と活用シーン

DS012：平均、中央値、最頻値の算出方法の違いを説明できる

本記事で解決できる課題

データ分析をする際、データの特徴を表す「代表値」を適切に選ぶことが重要です。しかし、

• 平均・中央値・最頻値の違いがよくわからない
• どの代表値を使えばよいのか判断に迷う
• 実際の活用例を知りたい

といった悩みを抱える方も多いでしょう。本記事では、代表値の意味や算出方法、それぞれの特徴と活用シーンについて詳しく解説します。

代表値とは？

代表値とは、データの特徴を1つの数値で表す統計量のことです。主なものとして以下の3つが挙げられます。

1. 平均（相加平均）：データ全体の合計をデータ数で割った値
2. 中央値：データを並べたときに中央にくる値
3. 最頻値：データの中で最も頻繁に出現する値

それぞれの特徴や活用場面を詳しく見ていきましょう。

平均（相加平均）とは？

計算方法

平均　=　データの合計　÷　データの個数平均

例えば、5人のテストの点数が [60, 70, 80, 90, 100] だった場合、 （60+70+80+90+100）÷　5　=　80となり、平均は80点です。

特徴

• すべてのデータを考慮するため、データの全体的な傾向を把握しやすい。
• 外れ値（極端に大きい or 小さい値）の影響を受けやすい。

活用シーン

• 企業の売上分析：平均売上を算出し、成長トレンドを分析。
• 学校の成績評価：生徒の成績の全体的な傾向を把握。
• 経済指標：国民の平均所得や平均寿命の算出。

中央値（メディアン）とは？

計算方法

データを 昇順または降順 に並べ、中央にくる値が中央値です。

例： [60, 70, 80, 90, 100] → 80（中央）

データの個数が偶数の場合は、中央2つの値の平均をとります。

例： [60, 70, 80, 90] → （70 + 80） ÷ 2 = 75

特徴

• 外れ値の影響を 受けにくい。
• 順位データ（順序尺度） に適している。

活用シーン

• 所得分析：平均所得よりも中央値のほうが、一般的な所得水準を示す。
• 不動産価格：極端に高い物件が平均を押し上げるため、中央値のほうが実態に近い。
• スポーツ記録：選手のパフォーマンス評価（特に外れ値を除きたい場合）。

最頻値（モード）とは？

計算方法

データの中で 最も多く出現する値 が最頻値です。

例： [10, 20, 20, 30, 30, 30, 40] → 最頻値は 30

特徴

• カテゴリデータ（名義尺度）にも適用できる。
• データの分布を直感的に理解しやすい。
• 複数の最頻値（多峰性分布） を持つことがある。

活用シーン

• アンケート調査：最も選ばれた回答を分析。
• マーケティング：最も売れている商品の価格帯を把握。
• 医学・薬学：特定の症状や副作用の頻度分析。

代表値の選び方

まとめ

代表値の選び方がデータ分析の精度を左右します。

• 平均：全体的な傾向を知りたいとき。
• 中央値：外れ値があるデータを扱うとき。
• 最頻値：カテゴリデータを分析するとき。

適切な代表値を使い分け、より正確なデータ分析を行いましょう！

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