データの分析まとめ【センター試験を解くためのコツ全18記事】

こんにちは、ウチダです。

さて、皆さんは数学Ⅰ「データの分析」は、しっかりとマスターできましたか？

といっても、「肝心のセンター試験で点数を取れるかどうか」のイメージがしづらい分野だと思います。

センター試験で問われるデータの分析は、意外と難しいこともあります。

よって本記事では、センター試験で満点を取れるように、本記事で扱うデータの分析の解説記事全 $18$ 個を、勉強してほしい順番でまとめました。

ぜひ、ご利用ください。

データの分析（数学Ⅰ）全18記事

$3$ 章に分けてまとめていきます。

データの分析の基本編（中学３年生内容）

• 度数分布表・ヒストグラムとは？【作り方（書き方）や特徴などを解説します】
• 相対度数・累積度数の求め方とは？【使う意味もわかりやすく解説します】
• 階級値の求め方とは？【なぜ平均をとるのか、わかりやすく解説します】
• 近似値と有効数字の求め方とは？【どちらも情報の〇〇度が大事！】
• 全数調査と標本調査の違いとは？【メリット・デメリットをわかりやすく解説します】
• 平均値・中央値・最頻値はどう使い分ける？【３つの代表値を詳しく解説】

まずはこの $6$ 記事の内容がすべて頭に入っているか、軽くでいいので確認しましょう。

といっても、基本的な用語の説明が主な内容なので、理解しづらいことはあまりないかと思います。

しかし、最後の「平均値・中央値・最頻値」については、深い理解が必要です。

データの散らばり編【センター試験のコツその１】

• 四分位範囲・四分位偏差・四分位数とは？【意味や求め方をわかりやすく解説します】
• 箱ひげ図の書き方と見方をわかりやすく解説【ヒストグラムとの違いとは？】
• 偏差とは？【意味や求め方・和が必ず０であることをわかりやすく解説】
• 分散の求め方とは？【標準偏差との違いもわかりやすく解説します】
• 分散公式とは？【導出から覚え方までわかりやすく解説します】
• 標準偏差の求め方と意味とは？【分散との違いもわかりやすく解説します】
• 標準化（変量の変換）とは？【仮平均についてもわかりやすく解説します】

この $7$ 記事は、高校数学ならではの内容になっております。

また、この $7$ 記事の内容が、センター試験を解くための基盤となる知識であることに間違いはありません。

これら $7$ 記事については、特に優先度は設けませんので、自分で「理解度が弱い」と思う記事から読み進めてみてください。

変量２つのデータの比較編【センター試験のコツその２】

• 散布図とは？【エクセルを使った作り方（書き方）も簡単に解説します】
• 相関関係と因果関係の違いとは？【具体例13選を用いてわかりやすく解説します】
• 共分散とは【共分散公式を含む求め方２通り・相関係数との違い】
• 相関係数とは？【強弱の目安・公式を含む求め方２通り・性質２選の証明】
• 偏差値とは？【偏差値60はどのくらいスゴイのか、求め方まで解説します】

ここが一番の重要パートです。

というのも、センター試験で問われる多くの知識は、大体この分野から出題されます。

特に、相関係数については、よく理解しておく必要があります。

求め方だけでなく

1. 相関係数から何がわかるか
2. 相関係数の定義とは
3. 相関係数がいくらだと予想できるか

などなど、幅広い出題パターンがありますので、ここは避けては通れません。

ここの分野は、私も熱を込めて執筆しましたので、ぜひ熟読してもらいたいと思います。

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データの分析（数学Ⅰ）をセンター試験の得点源に！

この分野は、他の分野に比べて内容が簡単なので、得点源にしやすいです。

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