スプレッドシートのSKEW関数とは
SKEW関数は統計処理において、データセットの歪度を算出する関数です。歪度とは平均値周辺におけるデータセットの対称性を数値で表現する統計指標であり、データの分布形状を客観的に評価できます。
この関数の基本構文はSKEW(値1, [値2, ...])の形式で記述し、最低2つ以上のデータが必要となります。正の歪度は平均より右側に長い裾を持つ分布を示し、負の歪度は左側に偏った分布を表現するため、データの偏りを数値で把握できるでしょう。
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SKEW関数の基本的な使用方法
SKEW関数を実際に使用する際は、セル範囲を指定する方法と個別の値を入力する方法があります。セル範囲を指定する場合はSKEW(A2:A100)のように記述し、連続するデータを一括処理できるでしょう。
=SKEW(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
=SKEW(A2:A100)
=SKEW(B1:B50,C1:C50)個別の値を直接指定する場合はSKEW(1,2,3,4,5)のような形式で入力し、複数のセル範囲を組み合わせることも可能です。引数として最大30個まで指定可能ですが、Googleスプレッドシートでは任意の数の引数をサポートしているため、大量データの処理にも対応しているのです。
テキストデータが含まれている場合は自動的に無視され、数値データのみが計算対象となります。データが2個未満の場合は#DIV/0!エラーが表示されるため、事前にデータ数を確認する必要があるでしょう。
歪度の値による分布形状の解釈
歪度の数値は分布の形状を具体的に示し、0に近いほど正規分布に類似した対称的な分布を表現します。正の歪度は右側に長い裾を持つ分布を意味し、データの大部分が平均値より小さい値に集中している状況を示すでしょう。
=IF(SKEW(A1:A100)>0,"右に偏った分布","")
=IF(SKEW(A1:A100)<0,"左に偏った分布","")
=IF(ABS(SKEW(A1:A100))<0.5,"ほぼ対称的な分布","")負の歪度は左側に長い裾を持つ分布を示し、データの多くが平均値より大きな値に分布している特徴があります。歪度の絶対値が0.5未満であれば比較的対称的な分布、1.0を超える場合は顕著な偏りが存在すると判断されるのです。
実際のビジネス分析では売上データや顧客年齢分布の歪度を算出し、マーケティング戦略の立案に活用されています。歪度を他の統計関数と組み合わせることで、より詳細なデータ分析が可能となり、意思決定の精度向上に貢献できるでしょう。
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