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因为销售1科的平均销售额是200万日元，所以员工A的销售成绩比平均数高20万日元。
此外，销售1科的标准差是10万日元。
20万日元÷10万日元=2
相当于员工A的销售成绩达到了标准差2倍的位置。
同理，计算员工B的情况。
销售2科员工B的销售额是230万日元。
230万日元（员工B的销售额）-200万日元（销售2科的平均销售额）=30万日元
因为销售2科的平均销售额是200万日元，所以员工B的销售额比平均数多30万日元。
此外，销售2科的标准差是20万日元。
30万日元÷20万日元=1.5
相当于员工B的销售成绩达到了标准差1.5倍的位置。
销售额方面，比起员工A的220万日元，员工B的230万日元更多，从与平均数之差来看，员工A是20万日元，员工B是30万日元，也是员工B的比较多。
单从金额来评价的话，看起来是员工B的销售业绩更好。
然而，如果考虑标准差的话，员工A的销售额达到标准差2倍的位置，员工B的销售额达到标准差1.5倍的位置，从数据不均衡程度的角度来看，可以得出员工A的销售业绩更好。
如上所述，单纯从销售额、与平均数的差额等角度无法看出的意义，可以通过标准差获知。
STEPUP！
最后，请看一看下面的例子。
我们来考量360度评价的结果。
员工X和员工Y都有8位同事，他们的合作精神评价（5阶段评价）的平均分如下表所示。
从结果可以说明什么问题呢？
他们的平均分都是4分，可以做出同等程度的评价，但标准差方面，员工X是0.5分，员工Y是1.5分，数值不同。
员工X的标准差0.5比较小，说明平均分4分附近的数据比较多；员工Y的标准差比较大，可以推测数据分布比较不均衡。
而且，如果平均分是4分，最高分是5分的话，估计打低分的人有不少。
下面的图表分别展示了平均分为4、标准差为0.5，以及平均分为4、标准差为1.5的例子。
从这个图表来看，可以说明，“员工X无论和谁一起共事都能发挥合作精神，团队成员对他的评价没有太大的差异；另一方面，员工Y的合作则存在一定的特征，呈现出喜欢他的人很喜欢他，跟他合不来的人就没法合作的趋势”
。
另外，从数学的角度来说，不管数据的不均衡程度如何，平均数±（标准差）×2的范围内，必定存在整体的四分之三以上的数据，这点已被证明。
知道这一点的话，就可以以平均数和标准差为线索，推断数据主要存在于哪一个范围。
在本次的例子中，员工X的平均分是4分，标准差是0.5，那么标准差的2倍就是1，所以4±1，即3～5分应该是包含了整体数据的75%以上。
另一方面，员工Y的平均分是4分，标准差是1.5，那么标准差的2倍就是3，本来理论上是1～7分包含了整体数据的75%以上，但由于上限是5分，所以从数据不均衡的角度来看，可以推断很可能存在极端低分的数据。
数据不均衡程度的指标会告诉我们单从平均数无法看出的数据分布情况，希望大家能够灵活运用它进行充分的解释。
小结
√不均衡程度是用于表示数据总体分布（分散程度）的指标
√通过平方计算，使离散程度有效体现
√标准差越大，数据越分散；标准差越小，数据越集中
√通过平均数和标准差，就有可能对数据进行评价
√以标准差为线索，可以推断数据集中在哪个范围
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