架空の例：60秒と40秒
同じ範囲でアクティブユーザー100人、150セッションに6000秒を記録します。アクティブユーザーあたり平均60秒、セッションあたり40秒です。数値には名称と分母を添えます。
| 架空の指標 | 値 | 分母または単位 |
|---|---|---|
| 記録時間合計 | 6000 | 秒。 |
| アクティブユーザー | 100 | 期間全体。 |
| セッション | 150 | 同じ測定範囲。 |
| アクティブユーザーあたり平均 | 60 | 6000 / 100、単位は秒。 |
| セッションあたり平均 | 40 | 6000 / 150、単位は秒。 |
誤解を招く比較を避ける
- エンゲージメント時間、経過時間、セッション数を分けます。フォーカスされたタブだけで読書や理解は証明できません。
- 日平均を単純平均しません。同じ人が複数日に戻るため、期間全体の合計と正しい分母で再計算します。
- 収集、フィルター、端末、タスクを記録します。ゼロや短時間を解釈する前に欠損を確認します。
待ち時間ではなくタスクを改善する
実用情報を短時間で見つければ回答が良い可能性があり、手続きが長ければ困難かもしれません。時間、完了、エラー、利用者調査を組み合わせます。平均を上げる人工的な手順は加えません。
一次資料
欠損値、ゼロ、推定
観測がないことは測定されたゼロと同じではありません。
- 未受信の項目、対象外の観測、取得失敗を分けます。有効な測定値としてのゼロは残します。すべての欠測をゼロにすると異なる状態を混同します。
- 架空例[10、欠測、0]では、観測2件の平均は5です。欠測をゼロに置換して3で割ると、別の問いに答えます。両方の件数を示します。
- 推定値には補完の印と規則を残します。推定を含む結果と除いた結果を比較します。有効な観測がなければ、平均ゼロでなく結果なしと示します。
再現できる受け入れ事例
架空の例です。顧客や実際の観測結果を示すデータではありません。
事例の入力を見る
{
"values": [
10,
null,
0
],
"observed_count": 2,
"mean_observed": 5,
"mean_if_missing_replaced_with_zero": 3.3333333333,
"extended_sample": {
"values": [
10,
null,
0,
20,
null,
30
],
"known_count": 4,
"expected_count": 6,
"known_sum": 60,
"mean_observed": 15,
"mean_after_zero_fill": 10
},
"missing_only_sample": {
"values": [
null,
null
],
"known_count": 0,
"mean_observed": null
}
}期待される判断
観測値の平均は5です。欠測をゼロにすると母集団と結果が変わります。
同じデータでも平均は変わる：規則を示す
架空のデータ：[10、欠測、0、20、欠測、30]。予定6件のうち既知の値は4件、既知の合計は60です。含まれるゼロは実際の観測値です。
| 処理 | 平均の計算 | 解釈 |
|---|---|---|
| 既知の値だけ | 60 ÷ 4 = 15 | 平均は既知の4値を表します。欠測2件も同じ分布になるとは証明できません。 |
| 欠測をゼロに置換 | 60 ÷ 6 = 10 | 2つのゼロは規則で追加したもので、観測値ではありません。別の問いへの答えなので、比較前に規則の根拠を示します。 |
| 別の標本：[欠測、欠測] | 計算できない | 既知の値がないため利用不可と表示します。平均ゼロでは、存在しない観測を行ったかのように見えます。 |
検証手順
- 欠測、ゼロ、推定を分けます。
- 除外前後の平均を計算します。
- 件数と変数ごとの規則を残します。 すべての値が欠落するグループも試し、明示的な規則なしに測定されたゼロとして表示されないことを確認します。
合計ゼロなら全値がゼロだった証拠ですか？
いいえ。存在する値の件数と空集合での処理を確認します。欠測はゼロ測定を証明しません。
一次資料：pandas — Working with missing data. 関連する方法：実践ガイドを読む.