データドリブンな意思決定が求められる環境において、四分位数をはじめとする要約統計量を正しく使い分けるための判断基準を整理しました。
四分位数・中央値の活用が強く推奨されるケース
- 所得・資産・不動産価格：一部の富裕層や超高額物件が平均値を大幅に押し上げてしまうデータ群。
- Webサービスの滞在時間・PV数：大半のユーザーが数秒で離脱する一方、極一部のヘビーユーザーが長時間滞在するロングテール型データ。
- クレーム対応時間・納期：突発的なトラブルによる異常な長期案件（外れ値）を除外して実力値を評価したい場合。
四分位数単体では不十分で慎重さが求められるケース
- 総量管理（売上総額・総消費カロリーなど）：全体としての総和を把握する必要がある場合は、外れ値も含めた平均値×サンプル数の方が意味を持ちます。
- 多峰性データ（顧客層が若年層とシニア層で二極化している場合など）：四分位数だけでなく、クラスタリングを行って属性ごとに群分けしてから分析する必要があります。
