データは平均で示す．平均とは，データすべてを足してその和をデータ数で除する，という算術平均のことである．1 回限りの事象（認識できる形をとって現れることがら）では対象とする特性は確定できない．実験植物（シロイヌナズナ ミヤコグサ）や実験動物（マウス ラット）など個体間の遺伝的特性をそろえるようにした生物でも n = 5 （供試数 5 あるいは サンプル数 5 ）は必要である．繰り返しになるが，このブログで取り扱うには小標本統計であるから， n = 5 ～ 30 くらいの個体数を扱うことになる．
CharGPT – 4 による R および Pythonを用いた平均の算出のスクリプト
平均を算出する R スクリプトを以下に示す．
以下のようなデータのエクセルファイルを作成する．
# パッケージの読み込み
library(openxlsx)
# Excel ファイルのパス
file_path <- “C:/Users/a56f3/Desktop/data.xlsx”
# Excel ファイルからデータを読み込む
wb <- loadWorkbook(file_path)
# 特定のシートからデータを読み込む（例えば1番目のシート）
data <- readWorkbook(wb, sheet = 1)
# 特定の列の平均値を計算（ここでは ‘value’ 列と仮定）
mean_value <- mean(data$value, na.rm = TRUE)
# 結果をデータフレームに保存
result <- data.frame(Mean = mean_value)
# 新しいシートを追加してデータを書き込む
addWorksheet(wb, “Averages”)
writeData(wb, sheet = “Averages”, result)
# 変更をファイルに保存
saveWorkbook(wb, file = file_path, overwrite = TRUE)
実行すると以下のようなエクセルファイルが作成される．
続いて平均を算出する Python スクリプトを以下に示す．
# Python 平均
import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
# Excel ファイルのパス
file_path = ‘C:/Users/●●●/Desktop/data.xlsx’
# Excel ファイルからデータを読み込む
data = pd.read_excel(file_path, sheet_name=0) # 0 は最初のシートを指します
# 特定の列の平均値を計算（ここでは ‘value’ 列と仮定）
mean_value = data[‘value’].mean()
# 結果をデータフレームに保存
result = pd.DataFrame({‘Mean’: [mean_value]})
