ベル曲線とは

ベルカーブは、変数の正規分布を示すグラフであり、ほとんどの値は平均値の周りに集まっていますが、外れ値は平均値の上下にあります。 たとえば、人間の身長はベル曲線をたどることが多く、異常に身長が低く背が高く、大部分の人はアメリカ人男性の平均身長（178センチ）などに集中しています。 正規分布パターンに従うデータがグラフ化されると、グラフはしばしば「ベル曲線」という用語を説明する断面がベルに似ています。

正規分布またはガウス分布は、金融市場のパフォーマンスのグラフからテストのスコアまで、さまざまな状況で見つけることができます。 変数がグラフ化され、ベル曲線が表示される場合、これは変数が通常の期待値内にあり、予測可能な方法で動作していることを意味するものと見なされることがよくあります。 グラフがゆがんでいるか不規則である場合、問題があることを示している可能性があります。

理想的には、ベル曲線は対称です。 たとえば、スコアリングでは、少数の学生がFで失敗し、同様に少数の学生がAで完全なスコアを取得するようにテストを作成する必要があります。わずかに多くの学生がDおよびBを取得する必要があります、および最大数はCsを取得する必要があります。 ベル曲線が歪んでおり、曲線のピークがDsにある場合、Bsにピークがあるテストは簡単すぎますが、テストが難しすぎることを示唆しています。

ベル曲線を使用すると、データの標準偏差に到達することもできます。 標準偏差は、変数がどの程度密に平均の周りにあるかを示しています。 標準偏差は、プロットされている変数の多様性を反映しており、データの有効性に関する情報を収集するために使用できます。 大きな標準偏差は、変数が密集しておらず、データに問題がある可能性があることを示します。小さな標準偏差は、データがより有効であることを示しています。

たとえば、投票が行われると、投票会社は標準偏差をリリースします。 標準偏差が小さい場合、繰り返されるポーリングであり、データは元のポーリングのデータに非常に近いことを意味し、ポーリング会社が有効な方法を使用し、情報が正確であることを示唆します。 ただし、標準偏差が大きい場合、ポーリングを繰り返しても同じ結果が返されず、データの有用性が低くなる可能性があります。