SPSSでデータを確認する手順（外れ値・欠損値）｜SPSSの使い方 第5回

データの特徴を明らかにする手法：記述統計

記述統計（きじゅつとうけい）とは、手元にあるデータの特徴を代表値やグラフ、表などを利用して明らかにする手法です。SPSS Statisticsで準備が整ったらまずは記述統計を行いましょう。

では、どのように行えば良いのでしょうか？
記述統計の実施についても実は第3回目のデータの種類、尺度が関係してきます。量的なデータと質的なデータです。その上で数値やグラフを利用して特徴を把握していきます。

まずは量的なデータと質的なデータの記述統計について解説をしていきましょう。

量的なデータの記述統計

量的なデータ、つまり数値で表現できるデータの記述統計は皆さんも目にしたことがあるものがあるでしょう。例えば、平均値や中央値といったものです。

なお、SPSSでは、上記に加えて、分散、範囲、標準偏差、標準誤差といった数値も表示可能です。
そのほかにも分散や標準偏差という基準もありますが、これらの値については後ほど紹介します。続いて、質的なデータの把握方法について見ていきましょう。

質的なデータのデータの要約・まとめ方

・度数分布表

質的なカテゴリデータのそれぞれの値がどれくらいの量があるのかを把握する方法、それが度数分布表です。度数分布表は、シンプルな表なので度数分布表は棒グラフや円グラフとともに表現させることにより、よりわかりやすく表現することができます。

グラフや表による記述統計

記述統計では、グラフによる表現も有効です。データを視覚的に把握することにより、より多くの知見を発見することが可能になります。

棒グラフ ： 質的なデータ（名義尺度や順序尺度）において各項目の度数を把握するのに便利なグラフです。

ヒストグラム ： 量的データの把握に使うグラフです。度数分布表と似ていますが、データを要約して表現する方法がヒストグラムです。横軸にはそれぞれの階級をとり、各階級（柱）の面積が度数を示します。高さが度数を表す棒グラフとは違うことに気をつけましょう。

散布図 ： 量的なデータと量的なデータの分布を可視化したものが散布図です。たとえば、体重と身長などのデータをそれぞれの項目を座標上にプロットしていくと散布図が完成します。

円グラフ ： 円グラフは、各カテゴリがどのくらいの比率を占めるのかを表現します。比率を見ることに意味があるもの、たとえば、性別や売上の構成などの場合に利用するのが効果的です。

今回は記述統計の基本を紹介しました。次回は、SPSSを利用した記述統計を行っていくことにします。