山下菜々子
ニックネーム： ななこ / なぁちゃん 年齢： 29歳 性別： 女性 職業： フリーランスWebライター・ブログ運営者（主にライフスタイル・京都観光・お得情報・ Amazonセール解説が得意） 通勤場所： 京都市内のコワーキングスペース（四条烏丸あたりの「大きな窓のある静かな席」を定位置にしている） 通勤時間： 自転車で約15分（気分転換に鴨川沿いのルートを通るのが密かな楽しみ） 居住地： 京都市中京区・二条城の近くにある1LDKの賃貸マンション （築浅で静か・カフェ徒歩圏内が決め手。観葉植物と北欧っぽいインテリアで揃えている） 出身地： 京都府京都市伏見区（酒蔵の景色が大好きで、今でも週末に散歩しに行く） 身長： 158cm 血液型： A型（几帳面だが、好きなことに没頭すると周りが見えなくなるタイプ） 誕生日： 1996年9月14日（乙女座で「計画派だけどロマンチスト」） 趣味： カフェ巡り（特に町家カフェが好き） 読書（エッセイ・恋愛小説・ビジネス書） コスメ研究（新作チェックが日課） 京都の穴場スポット巡り 朝の鴨川ランニング Amazonタイムセールを監視すること（もう職業病） 性格： 穏やかで聞き上手。慎重派だけど、ハマると一気に突き進むタイプ。 好奇心旺盛で「面白いものを見つけたら人に話したくなる」性格。 メンタルは強めだけど、実はガラスのハートのときもあり。 ひとり時間が好きだが、仲の良い友達とまったりおしゃべりも大好き。
中位数と中央値の違いをわかりやすく解説！データの読み方を変える基本の考え方
中位数と中央値は、データを要約する際に使われる代表値の中でも特に基本的な考え方です。日常の会話ではこのふたつを同じ意味だと考える人も多いですが、実際には使われる場面や文脈によってニュアンスが変わることがあります。ここでは、中位数と中央値の違いを丁寧に分解し、なぜそれぞれの言葉が必要になるのかを、学校の授業で役立つレベルまで噛み砕いて解説します。さらに、外れ値というデータの特異な点がデータの中心値にどのような影響を与えるのかを、具体例とともに見ていきます。読み終わったあとには、あなたのデータに対してどの指標を選ぶべきか、選択の基準が頭の中に浮かぶはずです。
本記事は、データを読んで判断する力を高めたい中学生にも分かりやすいよう、できるだけ分かりやすい言葉と、段階的な説明を心がけています。
中位数と中央値の基本的な意味
まずは、中位数と中央値の基本をはっきりさせましょう。中位数は、データを小さい順に並べたとき、真ん中の位置にある値を指します。データ点の数が奇数なら中央の一つ、偶数なら中央に位置する二つの値の“間の値”として扱うことが多いです。これに対して中央値も同じく、データを並べたときの中間の値を指す概念として使われますが、文脈によっては「データの中心を表す代表値」という広い意味で用いられることが多いです。
つまり、厳密には結果が同じケースが多い一方で、言葉の使われ方や場面に応じてニュアンスが異なることがあります。中学校の授業では、両者を同義に扱いがちですが、現実のデータ分析ではその差を意識するとデータの特徴をより正確に読み取れるようになります。
差が生み出す読み方の違いと実務での影響
中位数と中央値の違いを理解するうえで重要なのは、外れ値の影響をどう受けるかという点です。外れ値とは、データの分布から大きく離れた値のことを指します。中位数はデータを並べたときの「中央の値」であるため、外れ値が一つあっても全体の順序を大きく崩さない性質があります。これに対して、中央値は分布の中心を示す指標として使われる場面が多く、外れ値の影響を抑えつつデータの中心を読み取ることができます。従って、収入データや住宅価格、ゲームのスコアのように“極端な値”が混じるデータでは、中央値のほうがデータの中心像を安定して示すことが多いです。
しかし、データの分布が左右対称に近く、外れ値が少ない場合には中位数と中央値はほぼ同じ値になることが多く、使い分けが難しく感じられることもあります。このような場面では、両方の値を比べて、分布の形状を直感的に理解することが有効です。
表と例で学ぶ中位数と中央値
実際のデータを使って、どのようにして中位数と中央値が決まるのかを見ていきましょう。以下の表は、ある小さなデータセットを並べて、中心値と平均値がどう違うかを示すものです。データは1, 2, 3, 3, 3, 4, 50の七つです。中位数（中央値）を求めるとき、7個あるので中央の4番目が基準点になり、その値は3です。中央値も同じく3となりますが、外れ値の50が平均値には大きく影響します。平均値は(1+2+3+3+3+4+50)/7 = 66/7 ≈ 9.43となり、外れ値の影響を強く受けてしまいます。
この例から、分布が歪んでいる場合には中央値（中位数）のほうがデータの“実態の中心”をより正確に表すことが分かります。データの性質を踏まえた読み分けが、意思決定の質を高める第一歩です。
今日は友達とカフェで数学の話をしていて、中央値と中位数の違いを雑談風に深掘りしてみた。友人は“中位数と中央値は同じ意味だよね？”と自信満々だったけれど、私はデータの形を想像しながら話を続けた。たとえば、クラスの身長データを思い浮かべると、ほとんどの生徒が150〜170cmの間にいて、1人だけ190cmの子がいたとします。こういうとき、中央値はその長い尾を持つ外れ値の影響を受けにくく、データの真ん中の人の高さを示します。中位数も同様に、データの並び順の中央を指す概念なので、外れ値の影響を抑えた読み方ができるのです。雑談としては、外れ値をどう扱うか、どの指標を選ぶべきか、日常の買い物データやスポーツの点数にもどう効くのかを気軽に話しました。結局のところ、中央値は「データの真ん中を安定して示す値」で、中位数はその安定さを支える言い換えとして使われる場面が多い、という結論に落ち着きました。
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