正規性を示すQ-Qプロット【エクセルで分かりやすく解説します】

グラフ

統計的手法はその多くが、対象とする分布が正規分布していることを前提としています。

そのため、標本が正規分布しているかどうかは、極めて重要です。

正規性の検証で有名どころはシャピロ-ウィルク検定や尖度歪度の検定などがありますが、最も代表的なものはQ-Qプロットでしょう。

Q-Qプロットは数ある正規性の検証手法の中で、おそらく最も理解しやすいものと思っています。

エクセルでの検証は面倒ですが、EZRだと簡単に出来ます。

それでは行きましょう!

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Q-Qプロットとは?

正規分布を累積分布関数で捉える

Q-Qプロットで中心となるのは、累積分布関数になった正規分布です。

累積分布関数とは、小さい確率変数から大きい確率変数へ確率を積み上げていく(累積)していく関数で、0%に近いところから始まり、最終的に100%付近で飽和します。

Q-Qプロットは、実際の数字で描いた累積分布と平均値/標準偏差から描かれる理想の累積分布を照らし合わせたグラフになります。

Q-Qプロットを作ってみよう

実際にQ-Qプロットを作ってみます。

この41人のテストの点数が正規分布しているか見てみましょう。

ヒストグラムは以下の記事で紹介した方法で作成しています。

手順として、まずはこの実際の点数を累積分布関数にすることから始まります。

基本的に、各数字に順位をつけてその順位から累積確率を導き出します。

①各点数を小さい順に並び替えた時の、順番を付ける。

②以下の式でその順位に該当する累積確率値を割りだします。

$$確率=\frac{順位-1/2}{N}$$

これで順位と累積確率が準備出来ました。

必要はないのですが試しに、この数字で累積分布を描画してみましょう。以下のようになります。

次に平均値、標準偏差から割り出される理想的な正規分布の累積分布を導き出しましょう。

③点数の平均値標準偏差を算出します。

④平均値、標準偏差から正規分布を作った場合の累積密度関数において、各確率値ごとの期待値を算出します(エクセルならNORM.INV関数で算出可能です)。

これらを算出した一覧が以下になります。

理想の正規分布の累積分布を追記すると以下になります。

理想と実際の値にそれほどギャップが無さそうに見えます。

さて、大詰めです。

最後に実際の点数と理想の点数の散布図を作成します。

これでQ-Qプロットの完成です。

Q-Qプロットの見方

Q-Qプロットは実測値と理想値(正規分布)をプロットしたものです。

よって直線であれば、実測値は理想値に近く正規分布であると言えるのです。

今回作ったQ-Qプロットはかなり直線に近いと言えるので、正規分布としても良さそうです。

Q-Qプロットの問題点

Q-Qプロットは直線であるかどうかを確認するという、単純な見方で判別できる方法ですが、どの程度なら正規分布であるとはっきり言うことが出来ない点が欠点であると言えます。

基本的には他の正規性分析と照らし合わせたりするのが良いでしょう。

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EZRを使ったQ-Qプロット

エクセルではかなり煩雑な作業が多かったですが、EZRを使えばかなり簡単に作図することが可能です。

Q-Qプロットの作図方法

まずEZRを開き、データをインポートします。

そして、グラフと表を選びその中のQQプロットを選びます。

あとは、正規性分析する変数(今回はpoint=点数)を選択し、正規にチェックがついた状態でOKをクリックしてください。

これで以下のグラフが作図されます。

おしまいです。

EZRでのQ-Qプロット

EZRでQ-Qプロットを実施すると、直線の目安とどこに収まるべきかの破線が自動で描画されるので、正規性があるかどうかの判別がかなり容易です。

手順も簡単ですので、実際の運用時はEZRで行うのが良いでしょう(ただ内容を理解する為に一度はエクセルでやってみることをお勧めします)。

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まとめ

このQ-Qプロットは、確率変数と期待値を確率で橋渡しした場合にどれだけ一致するかを見ることで、正規性を確認するグラフです。

今回の事例はヒストグラムを作図した状態では、正規分布か分からない状態でした。

ヒストグラムは級間隔と級数の取り方で、その印象がガラリと変わるものなので、ヒストグラムだけで判断というのは避けましょう。

EZRを使えば、確認も5分以下で終わりますし直線の補助線もあって判断しやすいです。

またEZRにはほかの正規性検定もデフォルトで搭載されているので、併せて実施すれば判断を間違えることはないでしょう。

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