DA-K12｜情報Ⅰ 対策問題

正答

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この問題のポイント

欠損値（欠けているデータ） を問う問題です。外れ値との対比で確実に区別できるようにしましょう。

解説

欠損値とは、アンケートの未回答や測定漏れ、機器の故障などによって、データの一部の値が記録されていない(存在しない)ことです。表で見ると、あるはずのマスが空欄になっている状態です。実際のデータ分析では、欠損値のない完璧なデータのほうがまれで、分析の前処理として必ず向き合うことになります。

欠損値の扱い方には主に2つあります。①欠損値を含む行(レコード)を除外して分析する、②平均値や前後の値などで補完する(埋める)。どちらを選ぶかで分析結果が変わり得るため、欠損の量や理由を考えて方法を選ぶ必要があります。例えば回答者の多くが答えにくくて空欄にした設問なら、残った回答だけで集計すると偏った結論になるかもしれません。

まぎらわしい用語と対比して整理しましょう。外れ値は「値は存在するが極端に離れている」、欠損値は「値そのものが存在しない」。異常値は「誤りと考えられる値」です。「ある・ない」で区別すれば混同しません。

共通テストでは、欠損値の意味を直接問う問題や、「欠損値のあるデータを除外して分析する」という設定でデータの前処理の理解を確かめる問題が出ています。

選択肢の確認

1．○ 未回答などで値が記録されていないのは欠損値。
2．× 外れ値は「値は存在するが他から極端に離れている」もの。値がないわけではない。
3．× 異常値は入力ミスなど「誤りと考えられる値」で、値自体は記録されている。
4．× 丸め誤差は四捨五入や切り捨てで生じる数値の誤差のこと。

ここだけは覚えよう

値がない=欠損値、値はあるが極端=外れ値 — 除外するか補完するかで結果が変わることに注意。