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前回は「確率」の基本的な考え方を扱いました。第2回となる今回は、集めたデータをどうやって「見る」かという話です。データの可視化(グラフ化)の技術と、データから何かを判断するための「仮説検定」という考え方の入り口を紹介していきます。なぜグラフにするのか大前提として、「データを持っているだけでは意味がありません」。数字の羅列を眺めているだけでは、そこに潜んでいる情報を読み取るのは大変です。データが持つ情報を読み取るためにグラフを作成する、というのがこの章全体の出発点になります。グラフ作成の目的は、大きく次の5つに整理できます。A. 比較:大きいか小さいかを比較したいB. 変化:増えているか、減っているかを知りたいC. 構成比:全体の中での割合を知りたいD. 分布:データの散らばりの度合いを知りたいE. 相関:データ間に関係がありそうか知りたいこれから紹介するグラフの種類は、基本的にこの5つの目的のどれかに対応しています。「何を知りたいのか」によって、選ぶべきグラフの種類が変わってくる、というのがまず押さえておきたいポイントです(この章の内容は、東京大学 数理・情報教育研究センターの小林亮太先生が公開されている資料をベースに構成されています)。A. 比較を表すグラフ棒グラフは、大小関係を比較するもっとも基本的なグラフです。たとえば、都市ごとの「うどん・そばの年間支出金額」を棒グラフにすると、高松市が全国平均の2倍以上を消費している、といった違いが一目でわかります。人口ピラミッド(年齢層ごとの男女別人口を棒グラフで表したもの)のように、時代による構造の変化を比較するのにも使われます。箱