Excel で学ぶ 実践ビジネスデータ分析
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公式テキスト正誤表
2023 年 3 月 27 日現在
公式テキスト正誤表
頁

場所iv
目次
6～17 本文内の解説文、章末問題
213 索引誤クロスセッションデータ

正クロスセクションデータ

「サンプル数」の表記は、「サンプルサイズ」または「データ件数」のほうが正確な表記であるため、「データ件数」と修正いたします。
15

修正
初版
第 2 刷済初版
第 5 刷済本文 5 行目

15

図 1.14 キャプション

15

図 1.14 の下から
1.7 まとめ の前まで

20

一番下の行

33

5.度数の確認 1 行目

38

5 行目

20 件でやめた場合という具合にサンプル数（標本数）を増やしていくと、20 件でやめた場合という具合にデータ件数を増やしていくと、

図 1.14 サンプル数による平均値と標準誤差の変化

図 1.14 データ件数による平均値と標準誤差の変化

100 人分のデータを抜粋したものです。

90 人分のデータを抜粋したものです。

初版
第 5 刷済
サンプル数が多くなると標準誤差が小さくなるのがわかります。したがって データ件数が増えると標準誤差が小さくなるのがわかります。したがって
初版
サンプルを多く取るほど推定精度は上がる傾向にあります。ただし、同じよう データ件数を増やすほど推定精度は上がる傾向にあります。ただし、同 第 5 刷済にサンプル数を 10 追加するとしても、10 から 20 にした場合と、90 から じようにデータ件数を 10 追加するとしても、10 から 20 にした場合と、90100 にした場合では、精度の改善の幅が小さくなります。これを「サンプル から 100 にした場合では、精度の改善の幅が小さくなります。これを「デ数を追加する効果が逓減する」といい、ある一定レベルを超えると精度が改 ータ件数を追加する効果が逓減する」といい、ある一定レベルを超えると善されにくくなることを示しています。
精度が改善されにくくなることを示しています。
つまり、サンプリングする場合、ある程度のサンプル数は必要だが、あまり つまり、サンプリングする場合、ある程度のデータ件数は必要だが、あま多くしてもコストに見合う精度の改善は得られないということです。それを踏 り多くしてもコストに見合う精度の改善は得られないということです。それ
まえて、サンプル数を決定する必要があります。
を踏まえて、データ件数を決定する必要があります。
初版
第 2 刷済
今回、100 件という限られた件数のデータを今回、90 件という限られた件数のデータを

初版
第 2 刷済「貯蓄・負編」「貯蓄・負債編」

初版
第 2 刷済頁

場所

41

図 2.19 凡例

57

4 行目

66

まとめ 最終行

86

MEMO

92

問 5 の選択肢(3)95

下から 2 行目

103

5.3.3 上から 5～6 行目

104

図 5.9 セル B20 とセル B25104

図 5.9 の吹き出し（上）104

図 5.9 の吹き出し（下）誤
尖度 > 0 （なだらか）

正尖度 < 0 （なだらか）

初版
第 2 刷済6 月 1 から 30 日の期間

6 月 1 日から 30 日の期間

初版
第 2 刷済個々のデータの値（平均値）を標準偏差で割ることで、個々のデータから平均値を引いた値（偏差）を標準偏差で割ることで、分析ツールを使う方法は第 6 章で説明します。

分析ツールを使う方法は第 7 章で説明します。

初版
第 5 刷済初版
第 2 刷済初版
クロス集計で比率を用いる場合、サンプル数や出現度数などを併記する必 クロス集計で比率を用いる場合、データ件数や出現度数などを併記する
第5 刷済
要はない。
必要はない。
初版
小数点 1 位での四捨五入では構成比は 18.9%のままです。
四捨五入で小数第 1 位までを求めると、構成比は 18.7%となり、0.2 ポイン
トしか変わりません。

第 2 刷済初版
たとえば、図 5.8 の例で、「性別と年代の違いが、環境問題への関心に違い たとえば、「性別と年代の違いが、環境問題への関心に違いがある」とわがある」とわかっても、かっても、第 2 刷済※「図 5.8 の例で」を削除
初版★二つの表の差★二つの表の差（残差）
第 3 刷済★残差（調整前）★残差（期待度数をもとに相対化した残差）
セル C22 に「=C4-C14」と入力し数式を D23 までコピーして各セルの差を計算する

セル C22 に「=C4-C14」と入力し数式を D23 までコピーして各セルの残差を計算する

初版
第 3 刷済初版
セル C27 に「=(C4-C14)^2/C14」と入力して期待度数をもとに相対化した
第3 刷済
個々の残差を計算する
この数式をセル D28 までコピーすると各セルに期待度数の大きさを加味した残差が計算できる
初版
このようにズレの大きさが同じでも、期待される結果の大きさに応じてズレ このようにズレの大きさが同じでも、期待度数に対するズレの大きさを評を評価するのが、「残差」という値の基本にあります。
価することで、相対的にどの組み合わせのズレが大きいかを判断できるこ 第 3 刷済
セル C27 に「=(C4-C14)^2/C14」と入力して個々の残差を計算する
この数式をセル D28 までコピーすると各セルの残差を計算できる

さらに見ると、残差はプラスとマイナスが混在しているとわかります。このま とになります。
ま全体のズレを計算すると、分散や標準偏差と同様にプラスとマイナスの問 さらに見ると、残差はプラスとマイナスが混在しているとわかります。この題が起こります。そこで、差（残差）を二乗してすべてプラスにする処理をし まま全体のズレを計算すると、分散や標準偏差と同様にプラスとマイナスの問題が起こります。そこで、差（残差）を二乗してすべてプラスにする処※ 訂正対象が多いので訂正箇 ます。その結果、以下のような式で残差を計算します。
理をします。その結果、以下のような式で期待度数をもとに相対化した残所を赤字で示しています。
残差の計算式
差を計算します。
16 行目以降

105

修正

残差＝（実測値－期待度数）2 ÷期待度数

期待度数をもとに相対化した残差の計算式

頁

場所

誤正修正

この式で求められるのが残差です。たとえば、「おまけ A が付いた商品を（実測値－期待度数）2 ÷期待度数買いたい人」の残差は、セル C27 に「=(C4-C14)^2/C14」と入力すると計算できます。これをセル C27 からセル D28 にコピーすることで、各セルの残 この式で求められるのが期待度数をもとに相対化した残差です。たとえ差が計算できます。
ば、「おまけ A が付いた商品を買いたい人」については、セル C27 にセル C27 からセル D28 に計算した残差を合計すると、4.314 になりま 「=(C4-C14)^2/C14」と入力すると計算できます。これをセル C27 からセす。この残差を合計した値を「カイ二乗値」といいます。
ル D28 にコピーすることで、各セルの期待度数をもとに相対化した残差が計算できます。
セル C27 からセル D28 に計算した値を合計すると、4.341 になります。この合計した値を「カイ二乗値」といいます。
105

下から 3 行目

106

有意確率の式

この「カイ二乗値」は各セルの残差の合計なので
4.314

初版
この「カイ二乗値」は各セルの期待度数をもとに相対化した残差の合計な
第3 刷済
ので
初版
4.341
第 2 刷済初版
第 2 刷済106

調整済み標準化残差の式

ルートの中の分子は普通の残差と同じ「（実測値 - 期待度数）2」です。
107

1 行目

107

3 行目

111

問 1 の選択肢(3)111

問 3 の選択肢(1)112

問 6 の選択肢(1)125

本文 6 行目

この式で計算した残差を用いると、
分散分析

初版
分子は「実測値 - 期待度数」となり実測値の方が多ければ「＋」の値を、少なければ「－」の値をとります。これを分母の式で割ると調整済み標準 第 2 刷済
化残差という値が計算されます。
初版
この値を用いると、
第 3 刷済初版
一元配置分散分析
第 2 刷済初版
原因系内での結果系の出現比率が同じなら、サンプル数が多くても、少な 原因系内での結果系の出現比率が同じなら、データ件数が多くても、少第 5 刷済
くても有意確率は変わらない。
なくても有意確率は変わらない。
初版
優位な差
有意な差
第 3 刷済初版
どのグループもデータの個数は 20 とサンプル数が同じになっていますが、 どのグループもデータの件数が 20 と同じになっていますが、一元配置分
第 5 刷済

頁

場所

誤正

修正

一元配置分散分析では、グループごとにデータの個数が異なっていてもか 散分析では、グループごとにデータの件数が異なっていてもかまいませいません。
ん。
分散分析

一元配置分散分析

初版132

問 1 の選択肢(3)132

問 2 の選択肢(3)132

問 4 の選択肢(1)133

問 5 の選択肢(3)133問 6 の選択肢(2)140

Step１の本文

141

6 行目

148

2 行目

152

問 6 の問題文

178

下から 4 行目

ほんのわずかしか影響しかない変数でも、ほんのわずかしか影響しない変数でも、

第 2 刷済183

下から 5 行目

多重共線性（マルチコリアニティ：マルチコと略されることもある）

多重共線性（マルチコリニアリティ：マルチコと略されることもある）

初版
第 5 刷済187

問 1 の (２)重回帰分析は、ｙ = β0 ＋β1X1 ＋β2X2 ＋β3X3 ＋・・・というように

初版
第5 刷済
重回帰分析は、ｙ =β0 ＋ β1 x1 ＋ β2 x2 ＋ β3 x3 ＋・・・というように

198

10.2.4 下から 3 行目

「PR なし」かつ「SNS チラシを実施した場合」「PR なし」または「SNS チラシを実施した場合」

208

第 1 章 8.（1）

最高気温

最高気温

第 2 刷済分散分析

一元配置分散分析

初版
第 2 刷済P（T > t）の値は、有意確率を表している。

P（T <= t）の値は、有意確率を表している。

初版
第 2 刷済初版
一元配置分散分析では、グループごとのサンプル数が同じでなければなら 一元配置分散分析では、グループごとのデータ件数が同じでなければな
第 5 刷済ない。
らない。
初版
グループごとのサンプル数は同じでなければならない。
グループごとのデータ件数は同じでなければならない。
第 5 刷済初版
たとえば、セル B4（アイテム 1 とアイテム２）のたとえば、図 7.7 のセル B4（アイテム 1 とアイテム２）の第 5 刷済初版
＝TDIST(ABS(－0.73),(100－2),2)＝TDIST(ABS(－10.45),(100－2),2)
第 2 刷済重決定 R2 という値は、相関と同様に 0 から 1 の範囲を取ります。

重決定 R2 という値は、0 から１の範囲を取ります。

初版
第 2 刷済（第 7 章_章末問題 6.xlsx）（第 7 章_章末問題 Q6.xlsx）

初版
第 2 刷済初版

初版
第 3 刷済
初版

頁

場所

誤

正

最大値と最小値の幅：5.29℃

208

第 2 章 8.（1）

209

修正

最大値と最小値の幅：5.23℃

第 2 刷済6 か月の区間の場合、30～35 か月間（約 3 年）の使用が多いことを示してい 6 か月の区間の場合、25～30 か月の度数が 12 と最も多く、それ以降は減るが、少傾向にある。

第5章 2（1）、（3）（1）、（2）214

サ のグループ

サンプル数（標本数）...............................15行削除

215

マ のグループ

マルチコリアニティ（マルチコ）

マルチコリニアリティ（マルチコ）

初版
第 3 刷済初版
第 2 刷済初版
第 5 刷済初版
第 5 刷済学習用データ更新履歴
更新データ「第 5 章」フォルダ 「第 5 章_演習データ.xlsx」[data2」シート

セル B20 とセル B25、

「data2（完成）」シート

誤正★二つの表の差★二つの表の差（残差）★残差（調整前）★残差（期待度数をもとに相対化した残差）

更新日

2020/12/15

セル B20 とセル B25「更新日」欄はダウンロードページの学習用データを更新した日付