覚えておくと便利！Excelの変動係数を使ってデータのバラつき具合を数値化する方法

変動係数を使うときの注意点

変動係数は便利な指標である一方、誤った使い方には注意が必要である。

■平均が0に近い場合は使用しないようにする

平均が0に近いデータの変動係数は、分母が0に近くなるため、変動係数も意味がなくなる。

たとえば、ある製品の欠陥率（平均0.02%）のような極端に小さいデータに変動係数を使うと、過剰にばらつきがあるように見えてしまうことがある。

外れ値の影響に注意する

変動係数の計算には平均と標準偏差が含まれており、 極端なデータに影響を受けやすい。たとえば、4つのデータが100前後で安定していても、1つだけ1000という極端な値が混ざっていると、標準偏差が不自然に大きくなり、変動係数も過大評価されてしまう。

まとめ

変動係数は、データのばらつきを平均値と比較することで、その安定性や信頼性を測るための指標である。エクセルを使えば、関数1つで簡単に求められるため、統計を学び始めたばかりの人でも十分に扱える。ビジネスから研究分野まで幅広く応用できるため、基本的な使い方をぜひマスターしておきたい。

本記事の内容を以下で簡単におさらいしておこう。

• 変動係数（CV）とは
  • データのばらつきを相対的に示す指標で、標準偏差 ÷ 平均で計算する。
• Excelでの計算方法
  • =AVERAGE(範囲)：平均値を計算
  • =STDEV.P(範囲) または =STDEV.S(範囲)：標準偏差を計算
  • =STDEV.P(範囲)/AVERAGE(範囲)：変動係数を算出
• 読み取りの目安
  • CV≦0.1：安定している
  • 0.1＜CV≦0.3：中程度のばらつき
  • CV＞0.3：不安定
• 使用例
  • 売上分析：売上規模の違う店舗の安定性比較に有効
  • 実験の再現性評価：ばらつきが小さければ信頼性が高い
• 注意点
  • 平均が0に近い場合、CVは適切に機能しない
  • 外れ値の影響を強く受けるため、データの事前確認が重要

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構成／編集部