エクセルで、より実態に近い平均値を出すときに、便利な関数がトリムミーン関数。これまで私は、中央値（メディアン）をよく使っていたのですが、今後はトリム関数も使ってみたいと思いました。
エクセルのトリムミーン関数とは
エクセルのトリムミーン関数は、正式にはTRIMMEAN 関数といい、データの中央の平均をとる関数です。
たとえば、データが100件あって、その上位下位それぞれ10%づつ除外した、数値の平均をとる、というものです。
トップ画像のように、10人の年収があって、たとえば上位下位それぞれ10%を除外して平均、とすると年収トップの人と、年収最下位の人を除外した、ランク2位～9位までの人の平均を算出します。
それぞれの突出した数値が、平均をひっぱらないように、という便利なエクセルの関数です。
トリムミーン関数の使い方
=TRIMMEAN(範囲,除外する割合)
例：A2～A12のデータのうち、上位と下位、それぞれ20%を除外した、データの中から平均を算出する。
データ範囲とともに、除外する割合を設定します。10%なら、0.1 というように、割合は少数であらわします。
トリムミーン関数の便利なところは、上位の何%と、下位の何%というように、自動的に内部処理的にランク付けして処理してくれるところです。
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トリムミーン関数で正しく理解する調査結果
政府やさまざまな報道の調査結果など、わたしたちは多くの統計レポートを見ます。ただ、そこでは、注意しないと誤解して解釈してしまうことがありますよね。
- サンプルは母集団を正しく反映しているか
- そもそもどういった集団をサンプリングしているか
- アンケートのきき方は適切か
調査結果というものは、母集団の一部から調査をして、そのサンプリングした集団が母集団を適切に表しているという前提で、処理されています。
そして、アンケートのきき方ひとつで、答えはいくらでも偏りをつくれます。調査レポートは全体の推測にすぎないのです。そこをまずは理解したうえで、調査結果を参考にすべきです。
パレートの法則といって、売上の約8割は2割の要人が達成しているといった、理論です。さまざまなところで、2:8の法則などとよばれ、仕事や人生において身近な考え方かと思いますし、また納得する状況も多いのではないでしょうか。
しかし、全体理解をしたい、というとき統計データを単なる平均値だけで見てしまいますと、そうした2割の突出したデータにひっぱられて、平均値が全体を表しているとはいいがたい状況もなってしまいがちです。
平均はそれほどあやうい指標でもあるのです。マスコミは、より理解されやすい指標をもちいがちです。しかし、平均で出された数値は十分注意して読むようにしましょう。
上位2割を除外した中央値がおすすめ
エクセルに見出しのような関数はないのですが、わたし個人的には、その集団の実感値としての平均は、上位2割を除外した中央値かな、と思っています。
- 多数派のほうが全体的に多いという印象をもつ
- 年収や売上などでは、現代は、より格差が広がり、上位がさらに突出する傾向が強い
- 印象としては低いほうにふれたほうが、実態にちかく感じる
最後の理由は、人はどうしてもネガティブなほうや、リスクをさけようとする、そうしたことに印象をもっていかれるため、私は前述のように思っています。
そうしたことから、上位2割を除外した平均値よりも、上位に2割を除外した中央値のほうが、実感値に近いかなぁと感じています。いろいろなケースで異なるとは思いますが、みなさんはどう思いますか？
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まとめ
- エクセルでトリムミーン関数は平均の精度を上げてくれる
- 平均は全体を表すとは限らない
- 全体を推測するには上位2割を除外した中央値がおすすめ
・・・と、こんな感じに、ブログを日々更新しています。もし記事がすこしでもお役立ちしましたら、投げ銭していただけますとモチベーションの維持になりますので、ぜひよろしくお願いします。
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