　私は、数学の教員である。下の表は数学Ⅰの学年末考査（成績一覧表）である。偶然にも、平均が一致しました。
しかし、両クラスで数学Ⅰの授業をしていますが理解度の違いが顕著です。そこで、データのばらつきを数値で表す
分散と標準偏差でデータの分析を行いクラスの理解度を調べることにしました。その前に、箱ひげ図使って視覚的に
その様子を調べてみたいと思います。
、

　プログラミング言語（Python）を使って分散と標準偏差をもとめました。
表は、プログラミング言語（Python）と出力結果です。小数第２位を
四捨五入して結果を出しました。

表計算ソフトExcelから下記の公式を使って分散と標準偏差を求めました。

　もう一つの分散の公式証明し、表計算ソフト（Excel）を用いて
分散と標準偏差を求めました。

表計算ソフトExcelを用いて、表を作り表から分散の公式を使って分散を求めました。

Python・表計算（Excel）で分散・標準偏差を求めて感じたこと

　以上により、AクラスとBクラスの数学の平均点が同じでしたが、箱ひげ図から視覚的に判断してAクラスは
Bクラスより散らばりが大きい事がよくわかり、出来る生徒と、出来ない生徒の差が顕著に現れました。Ｂクラスは全体的に
平均点の近くに多くの生徒が集まり、Ａクラスよりも数学の授業をよく理解している生徒が多いことがわかりました。
　これに対して、分散と標準偏差の数値からAクラスの分散はBクラスの３０倍近くあり散らばり具合の大きさに驚きました。
数学の教師として、平均点が同じだから両クラスともよく理解出来ていると判断すると大きな間違いがあるとがよくわかりました。
この様にデータの分析をすることの大切さがヒシヒシと感じました。

※Pythonで求めた分散・標準偏差と表計算（Excel）で求めた分散・標準偏差のデータが若干違いましたが、誤差の範囲として判断した。

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クラス	分散	標準偏差
A	430.7	20.8
B	12.9	3.6

プログラミング言語（Python）で、箱ひげ図を描きました。