１．ばらつきを判定してみます
統計を考えるのに脳のカウントを例にして考えてきましたから、ここでも脳のカウントを例として、ばらつきについて考えます。
Ａ病院で正常な３名の脳（大脳とします）のカウントを測定しました。そのカウントは １００ １１０ １５０ カウントになりました。
Ｂ病院でも同じように５名を測定したところ ９０ １００ １１０ １２０ １３０ カウントとなりました。
ばらつきはどちらがおおきいでしょう？
標準偏差や分散の計算方法を知っている方は容易に計算できますが、ここではなにもしらないと考えて分散と標準偏差について説明します。
どうしたらばらつきがわかるのでしょうか？？
１）グラフを書いてみました。ばらつきの散布を表す散布図をかいてみます。
この散布図からどのようにしましょうか？ 直感ではＡ病院の方がばらついているような気がするのですが・・・・・
２） カウントの幅をみてみます。Ａ病院は最小のカウントは１００で最高のカウントは１５０ですからこの差は１５０−１００＝５０、となります。 Ｂ病院は９０ が最低で１３０が最高カウントですので、差は１３０−９０＝４０カウントとなりました。
だから、Ａ病院の方がばらつきが多いと判定しました。
これでばらつきの判定はできたのでしょうか？
もし、ばらつきが少ないデータに一つ大きなデータが入ってきたらどうなるでしょうか？
3) Ｂ病院のデータを１人増やしたら、２５０カウントという値が求まったとしますと差は２５０−９０＝１６０となってしまいます。このデータは大きくかけ離れた データがきたために、５名ではばらつきがなかったものが１名の大きくかけ離れたデータがきたためにばらつきが大きくなってしまった例です。
このように（最高値ー最低値）を求めたのではばらつきは判定できないことがわかります（統計では範囲と言っています）。
