このページでは統計の基本となる偏差値について全部で4つの求め方を紹介します。
今日はPythonを使って偏差値を求める方法を勉強していきましょう！
偏差値はあるデータが平均値からどれだけ離れているか指標で、様々なモジュールを使ってできますよ。
例えばテストの点数でも偏差値を求める場面は多いですよね！
自分でプログラムも書けば理解も進みそうですね！
偏差値は、あるデータが平均値からどれだけ離れているかを示す指標です。
一般的に、平均が50、標準偏差が10の場合、偏差値が60のデータは平均より10点高く、偏差値が40のデータは平均より10点低いことを示します。
偏差値は、あるデータが平均値からどれだけ離れているかを示す指標です。
一般的な偏差値の計算方法は以下の通りです。
この記事では、Pythonを使用して偏差値を計算する方法について解説します。
プログラムの例を交えながら、初心者でも理解しやすく説明します。
偏差値を求める4つの方法
Pythonで偏差値を求める場合、3つの方法があります。
- numpyライブラリを使用する方法
- pandasライブラリを使用する方法
- scipy.norm.fit関数を使用する方法
- Pythonの組み込み関数のみ使用する方法
それぞれ順番に説明していきます。
numpyライブラリを使用する方法
numpyライブラリには、平均値と標準偏差を計算する関数があります。
NumPyライブラリを使用すると、簡単に偏差値を求めることができます。
例えば、以下のようなコードで偏差値を求めることができます。
import numpy as np
# データのリスト
data = [48, 52, 46, 48, 53, 58, 52, 48, 51, 63, 48, 52, 43, 41, 51]
# 平均値と標準偏差を計算
mean = np.mean(data)
std = np.std(data)
# 偏差値を計算
deviation_values = (data - mean) / std * 10 + 50
# 結果を出力
print(deviation_values)pandasライブラリを使用する方法
pandasモジュールにも、平均値と標準偏差を計算する関数があります。
pandasライブラリを使用すると、簡単に偏差値を求めることができます。
例えば、以下のようなコードで偏差値を求めることができます。
import pandas as pd
# データのリスト
data = [48, 52, 46, 48, 53, 58, 52, 48, 51, 63, 48, 52, 43, 41, 51]
# データフレームを作成
df = pd.DataFrame({"data": data})
# 平均値と標準偏差を計算
mean = df["data"].mean()
std = df["data"].std(ddof=0)
# 偏差値を計算
df["deviation_value"] = (df["data"] - mean) / std * 10 + 50
# 結果を出力
print(df)scipy.norm.fit関数を使用する方法
scipyライブラリにも、平均値と標準偏差を計算する関数があります。
これを使って簡単に偏差値を求めることができます。
例えば、以下のようなコードで偏差値を求めることができます。
from scipy import stats
# データのリスト
data = [48, 52, 46, 48, 53, 58, 52, 48, 51, 63, 48, 52, 43, 41, 51]
# 平均値と標準偏差を計算
mean, std = stats.norm.fit(data)
# 偏差値を計算
deviation_values = (data - mean) / std * 10 + 50
# 結果を出力
print(deviation_values)Pythonの組み込み関数のみ使用する方法
Pythonの組み込み関数のみを使って偏差値を求める方法も紹介します。
今回はlen関数とsum関数を用いてみます！
例えば、以下のようなコードで偏差値を求めることができます。
def calc_deviation_value(data):
"""
データのリストを受け取り、偏差値のリストを返す関数
Args:
data: データのリスト
Returns:
偏差値のリスト
"""
# 平均値と標準偏差を計算
mean = sum(data) / len(data)
std = (sum((x - mean)**2 for x in data) / len(data))**0.5
# 偏差値を計算
deviation_values = [(x - mean) / std * 10 + 50 for x in data]
return deviation_values
# データのリスト
data = [48, 52, 46, 48, 53, 58, 52, 48, 51, 63, 48, 52, 43, 41, 51]
# 偏差値を計算
deviation_values = calc_deviation_value(data)
# 結果を出力
print(deviation_values)なんとかできましたよ！
標準偏差を求める方法ってこんなにたくさんあるんですね。
たくさんの方法があるから目的に合わせて使い分けられるのが良いですね！
手元にあるデータや目的に合わせて便利に使い分けてもらえたら良いですね！
まとめ
この記事では、Pythonを使用して偏差値を計算する方法について解説しました。
偏差値は、あるデータが平均値からどれだけ離れているかを示す指標でしたね！
自身が分析したいデータに合わせて使い分けることができれば、データの形状についてより深く理解することができます。
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