データの活用（代表値・度数分布）
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要点
平均値・中央値（メジアン）・最頻値（モード）はどれも「データの代表」を表す値だが、外れ値の影響の受けやすさが異なる。度数分布表やヒストグラムで全体の分布の形を捉える力が、高校のデータの分析（分散・相関）の土台になる。
こんなときに使う
- データの特徴を1つの数値で表したいときは、平均・中央値・最頻値のどれが適切か考える
手順
- 1. データを大きさ順に並べる
- 2. 平均値・中央値・最頻値をそれぞれ計算する
- 3. 外れ値がある場合はどの代表値が影響を受けにくいか判断する
例題
データ1,2,2,3,100の中央値と平均値を求めよ。
解答
- 中央値（並べて真ん中）は2
- 平均値は(1+2+2+3+100)/5=21.6
落とし穴
- 平均値と中央値の違い（外れ値の影響を受けるかどうか）を説明できない
なぜ大事か
平均・中央値・最頻値、度数分布表の読み方はm1-data（データの分析）にそのままつながる
東大での出方
データの分析（「データの分析（平均・分散・相関）」）の分散・相関の計算にそのままつながる。
確認問題
- データ2,4,4,6,8の中央値と平均値を求めよ
このノードを前提にするノード
「データ（中学）」のノード
- データの活用（代表値・度数分布）
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