エクセルでばらつきを求める方法|標準偏差・分散・範囲・四分位範囲の違い【実機で解説】

エクセルでばらつきを求める方法|標準偏差・分散・範囲・四分位範囲の違い【実機で解説】

エクセルでデータのばらつきを求めるときは、標準偏差の STDEV.P 関数を使うのが基本です。ほかにも、範囲(最大−最小)・分散・四分位範囲・変動係数といった「ものさし」があり、目的で使い分けます。

この記事では、平均がどちらも 70 点で、ばらつきだけがちがう A 組と B 組の点数を、実際の Excel で 7 つのものさしで比べました。外れ値があるときに結果がどう変わるかも確かめています。

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A 組・B 組の点数と、ばらつきの 7 つの式を入れた練習ファイルです。点数を書き換えると結果が変わります。
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目次

ばらつきを求める式 一覧

エクセルで平均が同じA組とB組の点数のばらつきを範囲と分散と標準偏差と四分位範囲と平均偏差と変動係数で比べた表
エクセルで平均が同じA組とB組の点数のばらつきを範囲と分散と標準偏差と四分位範囲と平均偏差と変動係数で比べた表
ものさし式(A 組は B4:B13)A 組B 組
平均=AVERAGE(B4:B13)70.070.0
範囲(最大−最小)=MAX(B4:B13)-MIN(B4:B13)640
分散=VAR.P(B4:B13)2.8150.0
標準偏差=STDEV.P(B4:B13)1.712.2
四分位範囲=QUARTILE.INC(B4:B13,3)-QUARTILE.INC(B4:B13,1)1.517.5
平均偏差=AVEDEV(B4:B13)1.210.0
変動係数=STDEV.P(B4:B13)/AVERAGE(B4:B13)2.4%17.5%

平均が同じでも、B 組は標準偏差が 12.2 点で、A 組の 1.7 点よりずっとばらついています。どのものさしでも、B 組のほうが大きくなりました。

1. いちばん簡単なのは「範囲」(最大−最小)

一番高い点数から一番低い点数を引きます。すぐ計算できますが、1 人だけ極端な点数があると、その人だけで大きく変わります。

=MAX(B4:B13)-MIN(B4:B13)
エクセルでMAXからMINを引いて点数の範囲を求めた画面
エクセルでMAXからMINを引いて点数の範囲を求めた画面

2. 基本は「標準偏差」(STDEV.P)

標準偏差は、平均から平均してどれくらい離れているかを表す数です。単位は元のデータと同じ「点」なので、「平均 70 点、標準偏差 12.2 点」のように言えます。分散は標準偏差の 2 乗で、単位が「点の 2 乗」になるため、ふだんは標準偏差のほうが読みやすいです。

=STDEV.P(B4:B13)
エクセルのSTDEV.P関数で標準偏差を求めVAR.P関数の分散と並べた画面
エクセルのSTDEV.P関数で標準偏差を求めVAR.P関数の分散と並べた画面

クラス全員のように、データが全部そろっているときは STDEV.P、一部を取り出したデータ(標本)から全体を考えるときは STDEV.S を使います。違いはSTDEV.S 関数の使い方で説明しています。

3. 外れ値に強いのは「四分位範囲」

点数を低い順に並べて、4 分の 3 の位置の点数から 4 分の 1 の位置の点数を引きます。真ん中の半分の人がどのくらいの幅にいるかを表すので、極端な点数があっても変わりにくいのが特長です。

=QUARTILE.INC(B4:B13,3)-QUARTILE.INC(B4:B13,1)
エクセルのQUARTILE.INC関数で第3四分位数から第1四分位数を引いて四分位範囲を求めた画面
エクセルのQUARTILE.INC関数で第3四分位数から第1四分位数を引いて四分位範囲を求めた画面

4. 平均がちがうデータを比べるなら「変動係数」

標準偏差を平均で割ったものです。「身長と体重」や「価格が大きくちがう商品の売上」のように、平均や単位がちがうデータのばらつきを比べるときに使います。パーセントの表示にすると読みやすくなります。

=STDEV.P(B4:B13)/AVERAGE(B4:B13)
エクセルで標準偏差を平均で割って変動係数をパーセントで求めた画面
エクセルで標準偏差を平均で割って変動係数をパーセントで求めた画面

【実機で検証】外れ値・文字・1 件だけのとき

A 組の 10 人目だけを 0 点にした列と、10 人目を文字の「欠席」にした列を用意して比べました。

エクセルで1人だけ0点にすると標準偏差は大きく変わり四分位範囲は変わりにくいことや欠席の文字を数えないことを確かめた画面
エクセルで1人だけ0点にすると標準偏差は大きく変わり四分位範囲は変わりにくいことや欠席の文字を数えないことを確かめた画面
ためしたことA 組1 人だけ 0 点欠席あり
標準偏差 STDEV.P1.721.11.8
四分位範囲1.52.52.0
標準偏差 STDEV.S1.822.21.9
数えたデータの個数10109

1 人だけ 0 点にすると、標準偏差は 1.7 から 21.1 に大きく増えました。四分位範囲は 1.5 から 2.5 で、それほど変わりません。外れ値があるかもしれないデータは、四分位範囲も一緒に見ると安心です。

「欠席」のような文字は計算から外れ、9 人分で計算されました。0 点として数えたいときは、文字を 0 として扱うSTDEVPA 関数を使います。データが 1 件だけのときは、STDEV.P は 0、STDEV.S は #DIV/0! になりました。

よくある質問

標準偏差はいくつなら「ばらつきが大きい」?

決まった基準はありません。同じ単位・同じくらいの平均のデータどうしで比べます。平均がちがうときは、変動係数で比べます。

分散と標準偏差は、どちらを使えばいい?

ふだんは標準偏差を使います。分散は単位が「点の 2 乗」になり、B 組なら 150.0 と大きな数になるためです。標準偏差は分散の平方根で、B 組は 12.2 点でした。

偏差値はどう求める?

平均と標準偏差を使って、=(点数-平均)/標準偏差*10+50 で求めます。くわしくは偏差値を求める方法をご覧ください。

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