統計データ算出方法説明

このページでは適職診断結果の各種統計データの算出方法について説明しています。

本適職診断テストの診断者はテストの特性上、21歳が最も多くなっており、20代の診断者が半数を超えます。そのため、タイプ出現頻度では若年層に多いタイプの出現頻度が比較的高く算出されています。また、男女比に関してはサンプルを男女同数にしていますが、やはり若年層のテスト者が多いために多少の年齢による偏りは出ていると思われます（例えば若い女性には非常に多く高齢の女性には珍しいタイプがあった場合、その男女比は、年齢の偏りが無いデータから算出した場合と比較すると、女性が多く算出されがちになる）。統計データを参考にされる場合は本ページの説明内容・データ算出方法を十分にご理解の上ご活用ください。

※タイプ平均年齢の算出に関しては各年齢から同数をサンプルとして使っているので、出現頻度のような偏りはありません。ただし同数抽出ですので、日本人の人口ピラミッドと同様になる重みづけはしておりません。

※このデータは2014年2月現在、統計学上の検定は行っていないため誤差の範囲が明確ではないため、あくまでも参考値とお考えください。十分なデータ数が確保でき次第各種検定を行います。

平均年齢

平均年齢はテスト結果サンプルから１６歳～５４歳の各年齢それぞれ数百件（当該年齢の各年齢毎に同数のサンプルをデータとして使用しています）をランダムにとりだし、その中から当該タイプとなったテスト結果の平均としています。取り出した全データの平均は３５歳（１６歳～５４歳から同数のデータを使用しているため）となりますので、３５歳未満であれば比較的若い方が多いタイプといえ、３５歳以上であれば比較的高齢の方が多いタイプであると言えます。２０代であれば若年層に多いタイプと言えますし、４０代以上であれば高齢層に多いタイプといえるでしょう。

またN/Aとなっているタイプは、十分なサンプル数が集まっていないために、平均値として有効また妥当であるとは言えないと判断されたタイプです。これは例えば、対象タイプのサンプルデータ数が１０未満の場合に適用しています。

タイプ毎の平均年齢一覧はタイプ平均年齢一覧からご覧ください。

診断結果データから無効データを削除。※１）
16歳～54歳の各々の年齢のデータを数百件ずつピックアップ。※２）
判定対象となるタイプの診断結果データをピックアップ。
取り出したデータの診断者の診断時年齢の平均を算出。
取り出したデータ数が規定数に満たない場合はN/A。

※１）Webでのフリーの診断の特性上、無効データが混ざることがあるため。

※２）ピックアップしたデータ全体の平均は３５歳となります。

タイプ出現頻度

タイプ出現頻度は、およそ10万人のテスト結果をサンプルとして、診断結果が当該タイプになった人のパーセントを表しています。適職診断VCAPの結果タイプは全タイプで２００以上のタイプがありますので、発生頻度0.5%でも標準的と言えるでしょう。

タイプ別の出現頻度ランキングは頻出タイプランキングからご覧ください。

診断結果データから無効データを削除。※１）
診断結果データ約15万件をピックアップ。※２）
対象タイプの診断結果データ数をカウント。
（対象タイプの数÷全体の数）×100が出現頻度(％)

※１）Webでのフリーの診断の特性上、無効データが混ざることがあるため。

※２）平均年齢算出時のように、年齢ごとに偏りなくピックアップはしていません。

男女比

男女比は、テスト結果サンプルから男女それぞれ約１５万人分（男女それぞれ同数をサンプルとして使用。計３０万人）のデータをランダムに取り出し、当該タイプとなったデータの男女比を百分率を計算しています。

タイプ別の男女比率一覧は男女比率ランキングからご覧ください。

診断結果データから無効データを削除。※１）
診断結果データから男性15万件、女性15万件をピックアップ。※２）
対象タイプのデータ数を男女それぞれカウント。
例）男性：(男性の数÷(男性＋女性の数))×100が男性比率(％)。

※１）Webでのフリーの診断の特性上、無効データが混ざることがあるため。

※２）男女同数のデータをピックアップしていますが、平均年齢算出時のように、年齢ごとに偏りなくピックアップはしていません。