平均 1,940 万円 vs 中央値 720 万円
— J-FLEC 2025 が暴く、資産格差の「平均値の罠」

「日本の二人以上世帯、平均金融資産 1,940 万円」——このニュースを見て、ため息をついた方は多いのではないでしょうか。「自分は全然届いていない」「みんなそんなに持っているのか」と感じてしまいます。

しかし、この数字に騙されてはいけません。J-FLEC『家計の金融行動に関する世論調査 2025』（2025年12月18日公表）が示すもう一つの数字、中央値はわずか 720 万円です。平均の 37%、差にして 1,220 万円。これが日本の資産分布の現実です。

そして単身世帯では、その乖離はさらに極端になります。平均 919 万円・中央値 130 万円——実に 7.07 倍です。

さらに、資産だけではありません。年収にも同じ構造の罠が存在します。令和7年 賃金構造基本統計調査（2026年3月24日公表）から試算すると、年収の全国平均は約 494 万円（月額 340.6 千円 × 14.5）ですが、中央値は約 399 万円です。乖離倍率は約 1.24 倍——資産ほどではありませんが、「平均より下」が多数派になる構造は同じです。

本記事では、なぜ「平均」を見ても自分の位置が分からないのか、メディアが報じる「平均値」がいかに誤解を招きやすいかを、資産と年収の両面から J-FLEC 2025 および令和7年 賃金構造基本統計調査の公式値で読み解いていきます。

第1章：「平均 1,940 万円」を見て凹んだあなたへ

ニュースサイトでこの見出しを見た瞬間、多くの方は反射的に自分の通帳残高を思い浮かべ、ため息をついたのではないでしょうか。「うちは全然そんなに持っていない」「平均的な家庭ですらないのか」と感じてしまいます。

しかし、結論から申し上げると、「平均より下」の人の方が圧倒的に多いのです。それは、あなたが貧しいからではなく、資産分布の歪みのせいで、平均値が「中位」を意味しなくなっているからです。

具体的には、二人以上世帯で平均 1,940 万円を上回っている世帯は、おそらく全体の 3 分の 1 程度しかいません。残り 3 分の 2 は平均より下で、その中でちょうど真ん中（中央値）に位置する世帯の金融資産が 720 万円——これが「ふつうの世帯」の実感に近い数字です。

つまり、「平均より下＝負け組」という直感は、そもそも統計の読み方として間違っています。

この構造は資産に限った話ではありません。年収にも、住宅価格にも、貯蓄額にも——右に裾が長い分布（一部の高額層が全体を引き上げる分布）にはすべて同じ罠が潜んでいます。まず大事なのは、「平均を下回っていること」に過剰に落ち込む必要はないという事実を知ることです。

第2章：平均と中央値、本当の違いは何か

中学の数学で習った平均と中央値を覚えていらっしゃるでしょうか。

• 平均（算術平均）: 全員の合計 ÷ 人数
• 中央値（メジアン）: 全員を順番に並べたとき、ちょうど真ん中に来る人の値

例えば 5 人のクラスで、テストの点数が 40, 60, 65, 70, 90 だったとします。

• 平均 = (40+60+65+70+90) / 5 = 65 点
• 中央値 = 真ん中の 65 点

このときは平均と中央値が一致します。しかし、もし点数が 40, 60, 65, 70, 9999（最後の 1 人だけ突出）だったらどうでしょうか。

• 平均 = (40+60+65+70+9999) / 5 = 2,046.8 点（突出値に引っ張られます）
• 中央値 = 真ん中の 65 点（変わりません）

平均は「外れ値」に弱い——これは統計の世界では常識です。たった 1 人の異常値が平均を大きく押し上げてしまいます。

そして資産分布は、この「外れ値だらけ」の世界です。一部の高資産層（数千万円から数億円、さらには数十億円）が、平均を中位の数倍まで押し上げてしまいます。ですから資産の話をするときは、平均ではなく中央値を見るのが鉄則です。

「対数正規分布」という資産分布の正体

なぜ資産や年収の分布はこれほど偏るのでしょうか。統計学では、この種の分布を対数正規分布（log-normal distribution）と呼びます。所得や資産は「0 以上」の値しか取らず、しかも「掛け算的に増える」性質があります。昇給率が毎年 3% なら、元が大きいほど額の増加も大きくなります。このような「乗法的プロセス」の結果、分布の右裾が長く伸びた形になるのです。

対数正規分布の特徴は以下の通りです。

• 左端は 0 で切れる（マイナスの年収・資産は原則ない）
• 最頻値（一番多い人が集中する値）＜ 中央値 ＜ 平均値、の順に大きくなる
• 右裾が極端に長い——つまり、少数の「とんでもない金額」の人が平均を引き上げる

「年収偏差値ラボチェッカー」の 02 中央値版や 05 資産版は、まさにこの対数正規分布を前提として偏差値を算出しています。正規分布（ベルカーブ）を仮定する平均値版とは異なるアプローチで、「実感に近い」ポジションを割り出す仕組みです。

第3章：J-FLEC 2025 が暴く、資産分布の歪み

具体的な数字で確認していきましょう。J-FLEC『家計の金融行動に関する世論調査 2025』（2025年12月18日公表）の公式値です。

二人以上世帯（金融資産ゼロ世帯を含む全数）

単身世帯

出典: 金融経済教育推進機構（J-FLEC）「家計の金融行動に関する世論調査 2025」公式 PDF（yoronf25.pdf ／ yoront25.pdf）。データ取得日 2026-04-30。

二人以上世帯で平均が中央値の 2.69 倍——これだけでも歪みは大きいです。しかし、単身世帯では実に 7.07 倍。これは何を意味するのでしょうか。

単身世帯の中央値 130 万円——これは「全単身者を金融資産が少ない順に並べ、ちょうど真ん中に来た人の数字」です。つまり全単身世帯の半分は、金融資産 130 万円以下で生活しているということになります。

それなのに「平均 919 万円」と聞くと、「単身でも平均は 919 万円持っている」と錯覚してしまいます。実態は、上位の少数（おそらく 1 割未満）の数千万から億単位の資産家が、平均を 7 倍に押し上げているだけです。

第4章：なぜ単身世帯の乖離が 7.07 倍にもなるのか

二人以上世帯の乖離が 2.69 倍なのに対し、単身世帯はなぜ 7.07 倍と突出して大きいのでしょうか。3 つの理由が考えられます。

理由 1：ゼロ世帯比率の高さ

単身世帯の 30.1%（約 3 人に 1 人）が金融資産ゼロです。中央値はこのゼロ世帯の存在で大きく下方に引き寄せられます。一方で平均は、ゼロ世帯がいても他の高資産世帯の影響でそれほど下がりません。

理由 2：単身富裕層の存在

都市部の独身高年収者、退職後の独身高齢者、遺産相続を受けた単身者など、単身でも数千万円から数億円の資産を持つ層が一定数存在します。これらの方々が平均を強く押し上げています。

理由 3：単身世帯間の「経済的レンジ」が広い

二人以上世帯は「家族で一つの財布」のため、極端な格差が出にくく平均化されます。単身は完全に個人の経済力がそのまま反映されるので、格差の幅が大きくなります。

結果として、単身世帯は「持つ人と持たない人の差」が極端な分布になります。「平均」を見る限り単身世帯は二人以上世帯の約半分（919 / 1,940）の資産を持っているように見えますが、中央値で見ると約 18%（130 / 720）しか持っていない——これが現実です。

第5章：年収にも同じ罠がある — 令和7年 賃金構造基本統計調査の場合

「平均値の罠」は資産だけの問題ではありません。私たちが最もよく目にする「年収」にも、まったく同じ構造が潜んでいます。

令和7年 賃金構造基本統計調査（2026年3月24日公表）の公式値をもとに確認してみましょう。

年収の平均 vs 中央値

賃金構造基本統計調査では中央値は直接公表されていませんが、年齢階級別の分布データから推計が可能です。対数正規分布のパラメータを当てはめると、年収の中央値は約 399 万円と推計されます。

資産の 2.69 倍や 7.07 倍に比べると、年収の 1.24 倍は控えめに見えるかもしれません。しかし、これでも全労働者の過半数が「平均年収 494 万円」を下回っていることを意味します。

なぜ年収は資産ほど乖離しないのか

年収と資産で乖離倍率が大きく異なる理由は明確です。

• 年収は「フロー」（毎年の流れ）——労働時間や雇用契約で上限が抑えられるため、極端な外れ値が出にくい
• 資産は「ストック」（蓄積）——投資の複利効果、相続、不動産値上がりなどで指数関数的に増えるため、極端な富裕層が生まれやすい

つまり、資産こそが「平均値の罠」が最も激しく作用する領域であり、年収はその緩やかなバージョンといえます。しかし「緩やか」であっても、平均だけを見て自分の位置を判断すると、ほとんどの人が「自分は平均以下だ」と誤解してしまう点は同じです。

第6章：外れ値はどのように平均を動かすのか — 視覚的に理解する

ここで、外れ値が平均に与えるインパクトを、もう少し具体的に見てみましょう。

10 人の村のシミュレーション

仮に 10 人の村があり、全員の金融資産が以下だったとします（単位：万円）。

0, 50, 100, 200, 400, 500, 700, 900, 1200, 1500

• 平均 = 555 万円
• 中央値 = 450 万円（5 番目と 6 番目の平均）
• 乖離倍率 = 1.23 倍

この村では平均と中央値はそれほど離れていません。ここに、1 人の資産家（5 億円）が引っ越してきたとします。

0, 50, 100, 200, 400, 500, 700, 900, 1200, 1500, 50000

• 平均 = 5,050 万円（元の 9 倍以上に跳ね上がりました）
• 中央値 = 500 万円（ほとんど変わりません）
• 乖離倍率 = 10.1 倍

たった 1 人が加わっただけで、平均は 555 万円から 5,050 万円に跳ね上がりました。しかし中央値は 450 万円から 500 万円へ、わずかしか動いていません。これが「平均は外れ値に弱い」「中央値は外れ値に強い（ロバスト）」ことの本質です。

日本には約 3,000 万の世帯があり、そのうち数万世帯（人口比で 0.1% 未満）の「超富裕層」——野村総合研究所の定義では純金融資産 5 億円以上——が存在します。この 0.1% が、3,000 万世帯全体の平均を大きく押し上げているのです。

なぜメディアは中央値を報じないのか

メディアが平均値を好む理由はシンプルです。

• 「平均」は誰もが知っている概念であり、説明不要で見出しに使える
• 数字が大きくなるため、インパクトのある見出しを作りやすい（「平均 1,940 万円」と「中央値 720 万円」では前者の方がクリックされます）
• 中央値は「真ん中の値」という定義が直感的に伝わりにくく、記事の字数を使って説明が必要になる

結果として、読者は「平均 1,940 万円」という数字だけを受け取り、「自分は遥かに下だ」と落ち込むことになります。これは報道の構造的な問題であり、読者側が防衛手段として「で、中央値はいくらなのか？」と問い直す習慣を身につけることが大切です。

第7章：メディアの「平均値」報道が招く 3 つの誤解

ニュース番組やビジネスメディアでは、しばしば「平均」だけが切り取られて報じられます。これが招く 3 つの誤解を整理しておきましょう。

誤解 1：「平均より下」の人が「少数派」だと思ってしまう

実際は逆で、平均より下の人の方が多数派です。資産分布のように歪みが大きい場合、平均を上回る人は全体の 30 から 40% 程度で、過半数は平均より下になります。

誤解 2：「平均」を「ふつうの世帯」だと思ってしまう

「ふつう」は中位、すなわち中央値です。ふつうの二人以上世帯の金融資産は 720 万円、ふつうの単身世帯は 130 万円——これがメディアが滅多に報じない事実です。

誤解 3：「平均」を目標にすべきだと思ってしまう

平均を目標にすると、上位 30 から 40% を目指すことになり、多くの方にとっては非現実的な目標になります。中央値を目標にすれば、まずは半分の人より上に行けます——これは現実的で達成可能な目標です。

統計の「平均」は嘘ではありません。しかし、それを「自分の比較基準」にすると、ほとんどの人が永遠に届かない幻に追われることになります。中央値という「もう一つの真実」を知るだけで、自己評価のバイアスが大きく外れます。

第8章：平均と中央値の乖離が教えてくれる「格差」の大きさ

平均と中央値の乖離は、単に「統計の罠」を示すだけではありません。それ自体が格差の大きさを測る簡易指標として機能します。

乖離倍率とジニ係数の関係

経済学で格差を測る代表的な指標にジニ係数があります。0 が完全平等、1 が完全不平等を表す 0 から 1 の値です。

対数正規分布を仮定した場合、ジニ係数と平均/中央値の比率には以下の関係があります。

平均 ÷ 中央値 = exp(σ² / 2)
ジニ係数 = 2 × Φ(σ / √2) - 1
（σ は対数正規分布のパラメータ、Φ は標準正規分布の累積分布関数）

つまり、平均/中央値の比率が大きいほど、ジニ係数も大きくなります。両者は同じ「分布の歪み」を異なる角度から捉えた指標なのです。

日本の所得ジニ係数（再分配前）は 0.57（厚生労働省「所得再分配調査 令和3年」）、再分配後でも 0.38 です。再分配後 0.38 は OECD 諸国の中ではやや高めの水準にあたり、「平均値の罠」が比較的強く作用する社会構造であることを示しています。

乖離倍率を「格差センサー」として使う

ジニ係数は計算が複雑で直感的に理解しにくいですが、「平均 ÷ 中央値」なら誰でも計算でき、解釈も簡単です。

ニュースで「平均○○万円」という数字を見かけたら、「中央値はいくらで、乖離倍率は何倍だろう」と考えてみてください。その一瞬の思考が、統計リテラシーを劇的に高めてくれます。

第9章：国際比較 — 「平均値の罠」は日本だけの問題か

「平均値の罠」は日本だけの現象なのでしょうか。答えはいいえです。むしろ、どの国でも所得・資産に関しては「平均 ＞ 中央値」が成り立ちます。しかし、その乖離幅には国による差があります。

OECD 諸国の所得乖離パターン

OECD の統計（OECD Income Distribution Database）から、主要国の等価可処分所得（世帯人員調整後）について、平均と中央値の関係を概観してみましょう。

注記: 上記のジニ係数は OECD Income Distribution Database（等価可処分所得ベース）の最新公表値の概数です。各国の数値は調査年や定義により幅があります。日本の 0.38 は厚生労働省「所得再分配調査 令和3年」の再分配後の値（再分配前は 0.57）です。

注目すべきは、再分配（税制・社会保障）の強さによって乖離幅が大きく変わる点です。北欧諸国は高い累進課税と手厚い社会保障によって、再分配後のジニ係数を 0.26 台に抑えています。一方、米国は再分配が弱く、上位 1% の所得シェアが約 20%（WID: World Inequality Database）に達するため、平均値の罠が最も激しく作用する先進国の一つです。

日本は両者の中間に位置しますが、資産に関しては再分配がほとんど機能しないため（資産への直接課税は相続税と固定資産税のみ）、資産の乖離倍率は先進国の中でも高い水準にあります。単身世帯の 7.07 倍は、その象徴的な数字といえます。

第10章：男女間でも「平均値の罠」は作用する

「平均値の罠」のレンズを男女間の賃金格差に当ててみると、さらに重要な発見があります。

令和7年 賃金構造基本統計調査によると、一般労働者の月額賃金は以下の通りです。

ここで注意すべきは、「全国平均 494 万円」という数字を女性が見た場合の落差です。女性の平均年収は約 415 万円ですから、「全国平均 494 万円」を基準にすると、女性の大多数が「平均以下」に分類されてしまいます。

しかしこれは、男性と女性で賃金分布がそもそも異なることから生じる「罠」です。女性の賃金分布の中央値で見れば、女性同士の中で自分がどの位置にいるかが正確に分かります。男女を混ぜた「全体平均」は、女性にとっても男性にとっても、実感とのズレが大きくなりがちです。

これが、「年収偏差値ラボチェッカー」の各診断ツールで性別を入力項目に含めている理由です。同じ年収でも、男性集団の中での偏差値と女性集団の中での偏差値は異なります。同属性での比較こそが、「平均値の罠」を回避する最も有効な方法です。

第11章：キャリア設計で平均と中央値をどう使い分けるか

ここまでの分析を踏まえて、実際のキャリア設計や資産形成にどう活かせばよいかを整理してみましょう。

「自分の位置を知る」なら中央値

最も重要な用途は自分の相対的なポジションの把握です。「同年代・同性・同業種の中央値と比べて自分はどこにいるか」——これが分かれば、過剰な悲観も楽観も避けられます。

中央値を基準にするメリットは明確です。

• 中央値を超えていれば「半分より上」と即座に判断できます
• 外れ値（超高年収・超低年収）に振り回されません
• 「ふつうの人」の感覚に近い数字で、目標設定が現実的になります

「市場の全体像を掴む」なら平均値

一方で、平均値にも重要な使い道があります。

• 業界の総人件費を概算するとき（平均年収 × 従業員数 = 総人件費）
• 経済全体の所得水準を国際比較するとき（GDP/人口 = 平均的な経済力）
• 税収の予測や政策立案で「全体のパイ」を把握するとき

つまり、個人のポジション把握には中央値、マクロ経済分析には平均値——これが使い分けの鉄則です。

転職・昇進判断への応用

転職先の年収を評価するとき、「平均年収ランキング」は参考になりますが、注意が必要です。

1. 平均年収ランキングは少数の高報酬者（経営層・海外駐在・歩合制トップ営業）に引っ張られています
2. 入社後に実際に得られるのは、自分の年齢・ポジションに対応する中央値近辺です
3. 中央値が公開されていない場合は、年齢階級別の数字を確認することをお勧めします——全体平均よりはるかに実態に近い数字が得られます

「年収偏差値ラボチェッカー」の診断ツールは、まさにこの「同属性での位置づけ」を提供するために設計されています。全国平均との単純比較ではなく、年齢・性別・学歴・企業規模・業種・都道府県の 6 要素で絞り込んだ上での偏差値を算出します。

第12章：「刈込平均」という第 3 の選択肢

平均と中央値の 2 つだけが選択肢ではありません。統計学には刈込平均（trimmed mean）というもう一つの指標があります。

刈込平均とは、データの上下から一定割合（例えば上下各 5%）を除外してから算出する平均のことです。外れ値の影響を軽減しつつ、中央値よりも多くのデータポイントを活かせるという、両者の「いいとこ取り」の指標です。

なぜ刈込平均が有効なのか

• 超高年収層（役員報酬数千万円、外資系金融など）と超低年収層（就労開始直後、短時間労働者の一部など）を除外することで、「大多数の労働者」の実態に近づきます
• 中央値が「1 つの値」しか使わないのに対し、刈込平均は「大多数のデータ」を使うため、統計的に安定します
• 物価上昇率の計算（各国の中央銀行が採用）など、経済統計では広く使われている手法です

「年収偏差値ラボチェッカー」の 03 刈込版 は、まさにこの刈込平均をベースにした偏差値を提供しています。上下を刈り込む割合をスライダーで調整でき、「外れ値をどこまで除くか」を自分で制御できる仕組みです。

3 つの指標の位置関係

年収のように右に歪んだ分布では、3 つの指標は常に以下の大小関係になります。

中央値 ＜ 刈込平均 ＜ 平均値

つまり、刈込平均は中央値と平均値のちょうど間に位置し、「外れ値を適度に除いた実態的な平均」として機能します。「平均は高すぎるし、中央値はちょっと保守的すぎる」と感じる方にとって、刈込平均は最適な第 3 の選択肢になるでしょう。

第13章：中央値ベースの資産偏差値で、自分の位置を冷静に診断する

「自分の資産は中央値より上か下か」「同年代の中央値はいくらか」——これを正確に知れば、平均にとらわれずに済みます。

「年収偏差値ラボチェッカー」の 05 資産版 は、J-FLEC 2025 の公式値（4 値完全一致を検証済）を使って、中央値=偏差値 50 にキャリブレーションした資産偏差値を算出します。さらに以下の特長があります。

• 対数正規分布＋ゼロ世帯混合モデルで資産分布の極端な歪みを正しく扱います
• 年代別・世帯類型別の同属性比較が可能です
• 「上位 X.X%」の累積分布も併記されます

年収の診断も同様です。平均値版（01）、中央値版（02）、刈込版（03）、手取り版（04）の 4 つを用意しており、それぞれ異なるアプローチで「あなたの位置」を算出します。

第14章：平均にとらわれず、中央値を基準に冷静に立つ

二人以上世帯：平均 1,940 万円 vs 中央値 720 万円（差 1,220 万円、2.69 倍）
単身世帯：平均 919 万円 vs 中央値 130 万円（差 789 万円、7.07 倍）
年収：平均 約 494 万円 vs 中央値 約 399 万円（差 約 95 万円、約 1.24 倍）
平均より下の人が多数派——それが日本の所得・資産分布の真実です。

メディアが「平均」を切り取って報じるとき、そこにはいつも 1 つの隠れた数字があります。それが中央値です。中央値を併記しないニュースは、半分しか真実を語っていません。

J-FLEC 2025 のような公的調査が「平均と中央値を両方公表する」のは、まさにこの理由によるものです。統計を作る側は両方を出しています。しかし、それを伝える側（メディア）が中央値を端折ってしまうことが多いのが現状です。

これからは、資産や年収の「平均」というニュースを見たら、「で、中央値はいくらだろう？」と一度立ち止まる癖をつけてみてください。それだけで、無用な落ち込みも、過剰な楽観も、両方避けることができます。

平均は「全体像」を、中央値は「あなたに近い人の位置」を教えてくれます。両方を見て、初めて統計は意味を持ちます。

そして、もし「自分が今どこにいるのか」を数字で確認したくなったら、「年収偏差値ラボチェッカー」の診断ツールをぜひご活用ください。令和7年 賃金構造基本統計調査と J-FLEC 2025 の公式値のみを使用し、推測値や概算値は一切含まない——それが私たちのデータ品質基準です。

よくある質問（FAQ）

Q1. 平均値と中央値の違いは何ですか？

平均値は全員の合計を人数で割った値、中央値は全員を順番に並べたときちょうど真ん中に来る人の値です。資産や年収のように分布が右に歪んでいる場合、平均値は一部の高額層に引っ張られて高くなりますが、中央値は外れ値の影響を受けにくく「ふつうの人」の実感に近い値になります。

Q2. 日本の二人以上世帯の平均金融資産と中央値はいくらですか？

J-FLEC『家計の金融行動に関する世論調査 2025』（2025年12月公表）によると、二人以上世帯の平均金融資産は 1,940 万円、中央値は 720 万円 です。平均は中央値の 2.69 倍で、1,220 万円の開きがあります。

Q3. なぜ単身世帯の平均と中央値の乖離は 7.07 倍と大きいのですか？

単身世帯では金融資産ゼロ世帯比率が 30.1%（約 3 人に 1 人）と高く中央値が大きく下がる一方、都市部の独身高年収者や退職後の独身高齢者が平均を押し上げるためです。単身は個人の経済力がそのまま反映されるため、二人以上世帯（2.69 倍）より格差の幅が極端に広がります。

Q4. 年収の平均値と中央値にも差がありますか？

はい。令和7年 賃金構造基本統計調査（2026年3月公表）から試算すると、年収の平均は約 494 万円（340.6 千円 × 14.5）、中央値は約 399 万円 です。乖離倍率は約 1.24 倍で、資産ほど極端ではありませんが、それでも平均だけを見ると多くの人が「平均より下」に分類されます。

Q5. 平均値と中央値の乖離は格差の指標になりますか？

はい。「平均値 ÷ 中央値」の比率は「歪度の簡易指標」として機能します。この比率が 1 に近いほど分布が対称（格差が小さい）で、1 から離れるほど右裾が長い（一部の高額層が全体を引き上げている）ことを意味します。ジニ係数と同じ方向の情報を、誰にでも理解しやすい形で示してくれます。

Q6. キャリアプランを立てるときは平均と中央値のどちらを使うべきですか？

「自分の立ち位置の把握」には中央値を使うのが適切です。中央値は全体の真ん中の値なので、中央値を超えていれば半数より上にいると判断できます。一方、業界全体の経済規模や総人件費を把握したいときは平均値が役立ちます。目的に応じた使い分けが重要です。

Q7. 「平均年収ランキング」を転職の参考にしてよいですか？

注意が必要です。平均年収ランキングは少数の高報酬者に引っ張られた数字であり、入社後にその金額が得られるとは限りません。中央値が公表されている場合はそちらを確認し、さらに年齢階級別の数字を見ることで、自分が実際に得られる年収のレンジをより正確に把握できます。

Q8. 自分の資産や年収が全体のどの位置にあるか知るにはどうすればよいですか？

「年収偏差値ラボチェッカー」の各診断ツールをご利用ください。年収偏差値（平均値版・中央値版・刈込版）は令和7年 賃金構造基本統計調査、資産偏差値は J-FLEC 2025 の公式値をもとに、偏差値・順位・上位何% かを算出します。中央値 = 偏差値 50 にキャリブレーションしているため、平均値の罠に惑わされない自己診断が可能です。