【STANDARDIZE関数】データをスッキリ標準化！使い方と具体例を徹底解説！

2024年6月17日2024年9月25日

はじめに

みんな、こんにちは！今日は「STANDARDIZE」っていう関数を一緒に学んでいこか！なんやそれ？って思うかもしれんけど、これはデータを標準化するための関数なんや。ほんなら、さっそく使い方の例を見てみよう！

一般的な使い方の例

例えば、テストの点数がいろいろあって、それをみんながどれくらい頑張ったかを比べたいとするやんか。そしたら、STANDARDIZEを使うことで、データの平均を0、標準偏差を1に変えて、みんなの点数を比較しやすくするんや。使い方はこんな感じやで：

=STANDARDIZE(点数, 平均, 標準偏差)

ここで、点数はあなたの得点、平均はそのグループの平均点、標準偏差はそのグループのばらつき具合を表すんや。

この関数を学ぶメリット

この「STANDARDIZE」を学ぶメリットは、データを公平に比較できるようになることや！たとえば、数学のテストと英語のテスト、点数が違うからそのまま比べたら分からへんけど、標準化したらどっちが優れてるかが一目瞭然や！それに、データ分析でもよく使われるから、これを知ってると一歩先に進めるで！

さあ、これで「STANDARDIZE」の基本がわかったかな？次は実際にやってみるで！

STANDARDIZE関数の基本構文

さてさて、次は「STANDARDIZE」関数の基本構文について詳しく見ていこか！これを知ると、使い方もスムーズになるで！

STANDARDIZE関数の定義と主な引数

「STANDARDIZE」関数は、特定の値を標準化して、平均が0、標準偏差が1になるように変換するための関数や。これがほんまに便利なんは、データを比較したいときに絶対役立つからな！

主な引数は3つやで：

点数（X）：標準化したいデータの値。この値が標準化されるんや。
平均（μ）：データの平均値。これは計算する必要があるから、あらかじめ求めておく必要があるで。
標準偏差（σ）：データのばらつきを表す指標。これも同じく、事前に計算しとかなあかん。

たとえば、こんな感じで使えるで：

=STANDARDIZE(A1, AVERAGE(A1:A10), STDEV(A1:A10))

ここでは、A1の値をA1:A10の平均と標準偏差を使って標準化してるんや。

STANDARDIZE関数の返す結果とその特性

「STANDARDIZE」関数が返す結果は、標準化された値や。これを使うことで、元のデータがどれだけ平均から離れているかを示す「標準得点」とか「Zスコア」って呼ばれるもんになるんや。この値がプラスやったら平均よりも上、マイナスやったら平均よりも下ってことや。

特性：
平均が0になる：標準化した後のデータの平均は必ず0になるんや。
標準偏差が1になる：標準化した後のデータのばらつきを示す標準偏差は1になるんや。

これで「STANDARDIZE」関数の基本がわかったかな？次は実際に使ってみて、標準化の楽しさを味わおう！

STANDARDIZE関数・具体的な使用例

さてさて、次は「STANDARDIZE」関数の具体的な使用例を見てみよう！これを知ると、実際にどう使うかがイメージしやすくなるで！

基本的な使用方法のデモ

まずは、基本的な使い方をデモするで！例えば、クラスのテスト結果があったとするやんか。以下のようなデータがあるとするで：

| 生徒名 | 点数 | |———|——| | 田中 | 70 | | 佐藤 | 85 | | 鈴木 | 90 | | 高橋 | 60 | | 山田 | 75 |

この場合、まずは点数の平均と標準偏差を計算する必要があるんや。平均は次のように計算できるで：

=AVERAGE(B2:B6)  // 75

次に、標準偏差はこれで計算できるで：

=STDEV(B2:B6)  // 約11.18

これで平均が75、標準偏差が約11.18とわかったから、次に「STANDARDIZE」関数を使ってみるで！田中さんの点数を標準化してみると、以下のようになるんや：

=STANDARDIZE(B2, 75, 11.18)

これを計算すると、田中さんのZスコアが出てくるで！この計算を他の生徒にも同じように適用したら、みんなの標準化されたスコアが得られるんや！

STANDARDIZE関数一般的な計算や操作の例

では、一般的な計算や操作の例も見てみよう！例えば、同じようにテストの結果を使って、全体のデータの標準化を一気にやってみるで。以下のように、各生徒の点数を標準化していくことができるんや：

| 生徒名 | 点数 | 標準化された点数 | |———|——|——————| | 田中 | 70 | =STANDARDIZE(B2, 75, 11.18) | | 佐藤 | 85 | =STANDARDIZE(B3, 75, 11.18) | | 鈴木 | 90 | =STANDARDIZE(B4, 75, 11.18) | | 高橋 | 60 | =STANDARDIZE(B5, 75, 11.18) | | 山田 | 75 | =STANDARDIZE(B6, 75, 11.18) |

こうすることで、全員の成績を標準化して、どの生徒が平均よりどれくらい優れているか、もしくは劣っているかが一目瞭然になるんや。これで、データ分析や成績の評価もスムーズにできるようになるで！

さあ、これで「STANDARDIZE」関数の具体的な使用例が理解できたかな？実際に試してみて、データを標準化する楽しさを味わってみてな！

初歩的なテクニック

おっしゃ！ここからは「STANDARDIZE」関数を使いこなすための初歩的なテクニックを紹介するで！簡単な使い方やコツ、そして他の基本関数との組み合わせについても見ていこう！

【STANDARDIZE関数】簡単な使い方やコツ

まず、STANDARDIZE関数を使うときの簡単なコツやけど、データの平均と標準偏差はあらかじめ計算しておくことが大事やで。これがないと、標準化できへんからな！

平均と標準偏差の計算：
平均は =AVERAGE(範囲) を使って計算する。
標準偏差は =STDEV(範囲) を使って計算する。
セル参照を使う：
平均や標準偏差をセルに入れておくと、他のセルでも参照できるから便利やで。たとえば、平均をA1、標準偏差をA2に入れておけば、=STANDARDIZE(B2, $A$1, $A$2) って感じで使えるんや。
範囲を指定する：
データの範囲を指定するときは、常に必要な範囲を正確に選んでや。間違った範囲を指定すると、平均や標準偏差がずれてしまうから注意やで！

他の基本関数との組み合わせ

「STANDARDIZE」関数は、他の基本関数と組み合わせることで、さらに強力な分析ができるで！いくつかの例を見てみよう！

AVERAGEとSTDEVとの組み合わせ：
先ほども言ったけど、標準化する前に平均と標準偏差を計算するのは基本中の基本や。これを使うことで、データをしっかり理解できるようになるで。
IF関数との組み合わせ：
標準化した結果に基づいて、条件分岐をしたいときはIF関数を使ってみてや。たとえば、標準化された点数が0より大きい場合は「優秀」と表示するみたいな使い方や。

=IF(STANDARDIZE(B2, $A$1, $A$2) > 0, "優秀", "頑張りましょう")

SORT関数との組み合わせ：
標準化したデータを元にランキングをつけたい場合は、SORT関数を使って並べ替えもできるで。例えば、標準化された点数を基に、生徒の成績を高い順に並べたいときに便利や！

これらのテクニックを使うことで、データ分析の幅が広がるで！さあ、実際に試してみて、STANDARDIZE関数の使い方をマスターしてや！

便利なシーンでの事例

さあ、ここからは「STANDARDIZE」関数が実際にどんなシーンで役立つかについて詳しく見ていこう！ビジネスや学業での実用的なケーススタディを紹介するで。これを知ったら、絶対に使いたくなるはずや！

ビジネスや学業での実用的なケーススタディ

ケーススタディ1: 学業での成績評価

たとえば、大学のクラスで学生のテスト結果を分析したいとするやんか。各学生の点数を標準化することで、どの学生がクラスの平均よりどれだけ優れているか、あるいは劣っているかを簡単に比較できるで。特に、クラスが大きい場合や、異なる試験を比較する場合には、標準化がめっちゃ役立つんや。

データ例：学生のテスト結果や、異なる科目の成績データ。
標準化の効果：個々の学生がどれだけのパフォーマンスを出しているかを、直接比較できるようになる。

ケーススタディ2: ビジネスでの販売データ分析

ビジネスでは、異なる製品の売上データを比較したいときもあるよな。たとえば、いくつかの製品の月ごとの売上を標準化して、どの製品が他の製品と比べて成績が良いのかを見極めることができるんや。これを使って、マーケティング戦略を見直したり、改善点を見つけることができるで。

データ例：複数の製品の月ごとの売上データ。
標準化の効果：製品間でのパフォーマンス比較がしやすくなり、ビジネス戦略が立てやすくなる。

「STANDARDIZE関数」タイムセーブや効率向上の具体的な例

自動化による効率向上：
STANDARDIZE関数を使うことで、毎回手動でデータを計算する手間が省けるんや。データが更新されるたびに、関数が自動で計算してくれるから、時間を大幅に節約できるで。
ビジュアル化の簡単さ：
標準化されたデータを使って、グラフを作成することで、データの傾向を一目で把握できるようになる。たとえば、折れ線グラフや棒グラフにすることで、学生の成績や製品の販売動向を視覚的に理解できるようになるんや。
データの一貫性：
STANDARDIZE関数を使うことで、異なるスケールのデータを統一的に扱えるようになる。これにより、データ分析や報告書作成の際に、一貫性が保たれるから、信頼性の高い結果を得ることができるで。

これで「STANDARDIZE」関数がどんなシーンで役立つか、具体的な事例がわかったかな？実際に使ってみて、データ分析をもっとスムーズにしてみてや！

STANDARDIZE関数の類似の関数や代替の関数との違い

さてさて、ここでは「STANDARDIZE」関数に似た関数や代替となる関数について見ていくで！それぞれの違いを理解することで、どの関数を使うべきかがわかるようになるから、しっかり見ていこう！

1. AVERAGE関数

使い方：データの平均値を計算する。
違い：AVERAGE関数は単に平均を求めるだけや。STANDARDIZEは平均と標準偏差を使って、データを標準化するから、目的が全く違うんや。

2. STDEV関数

使い方：データの標準偏差を計算する。
違い：STDEV関数は、データのばらつきを示すために使うもので、STANDARDIZEとは異なり、標準化したスコアを計算することはできへんで。STDEVは、標準化のための準備段階として使うことが多いんや。

3. ZSCORE関数（Googleスプレッドシートには標準でないが、Zスコアを計算するための独自の関数を作成できる）

使い方：データのZスコアを計算するための関数。
違い：ZSCORE関数は、STANDARDIZEと同じくZスコアを計算することができるけど、ユーザーが独自に作成する必要がある。STANDARDIZEは既にスプレッドシートに組み込まれているから、すぐに使えるのが便利や！

4. NORM.DIST関数

使い方：正規分布の確率密度関数を計算する。
違い：NORM.DISTは、特定の値が正規分布においてどの程度の確率で発生するかを計算するもので、STANDARDIZEとは目的が異なるんや。NORM.DISTは確率を重視し、STANDARDIZEはデータの位置を標準化するために使われる。

5. NORM.S.DIST関数

使い方：標準正規分布の累積分布関数を計算する。
違い：この関数は、標準正規分布に対する確率を計算するため、STANDARDIZEとは異なる用途や。STANDARDIZEはデータを標準化するためのもので、NORM.S.DISTはそのデータが正規分布における位置を示すもんや。

これらの関数は、それぞれ異なる目的で使われるから、使いたいシーンに応じて選ぶことが重要や！STANDARDIZE関数は、特にデータの比較や正規化を行いたいときに役立つから、しっかり使いこなしてな！

まとめと次のステップ

さてさて、ここまで「STANDARDIZE」関数について色々と見てきたな！ここでは、効果的にこの関数を利用するためのベストプラクティスと、さらなる学習のためのリソースを紹介するで。これを参考にして、次のステップに進んでいこう！

STANDARDIZE関数を効果的に利用するためのベストプラクティス

データの準備：
標準化する前に、データが正確であることを確認することが大事や。欠損値や外れ値がある場合は、適切に処理してから標準化に進むようにしよう。
平均と標準偏差の明示化：
標準化に使う平均や標準偏差は、あらかじめ計算してセルに入れておくと便利や。これを参照することで、他のセルでも簡単に使えるようになるで。
関数の理解：
STANDARDIZE関数の使い方だけでなく、他の関連する関数（AVERAGEやSTDEVなど）も理解しておくと、より効果的にデータを分析できるようになるな。
データの可視化：
標準化したデータを使って、グラフを作成することで、データの傾向を視覚的に把握することができるで。これにより、結果をプレゼンテーションする際にも説得力が増すんや。
自動化の活用：
Googleスプレッドシートの機能をフル活用して、データが更新されるたびに自動的に標準化が行えるように設定しておくと、効率が大幅に向上するで。

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