専門用語リスト
Glossary
各章の専門用語を、章の順に並べています。本の用語リストと同じ説明です。
はじめに
- 統計リテラシー / statistical literacy：データや統計の情報を読み、意味を考える力です。
- 統計的推論 / statistical reasoning：データから不確かさを考え、根拠をもとに結論を考えることです。
- 割合 / ratio (proportion)：全体の中で、ある部分がどのくらいかを表す数です。％で表すこともあります。
第1章：統計の資格試験（3級）のしくみと学び方
- CBT / computer-based testing：コンピューターを使って受ける試験方式です。
- 出題範囲 / syllabus：試験で学習の対象になる内容です。
- 試験結果レポート / score report：試験の結果を知らせる報告書です。
第2章：データの種類・調査・実験
- 質的変数 / qualitative variable：数の大きさを計算する対象ではなく、種類や分類を表す変数です。
- 量的変数 / quantitative variable：個数や測定値など、数として大きさを表す変数です。
- 名義尺度 / nominal scale：値が種類を表し、大小の順序を意味しない尺度です。
- 順序尺度 / ordinal scale：値に順序があるが、隣り合う段階の差が等しいとは限らない尺度です。
- 間隔尺度 / interval scale：値の差に意味があるが、0が量の不存在を示すとは限らない尺度です。
- 比例尺度 / ratio scale：差と比に意味があり、0が量の不存在を示す尺度です。
- 母集団 / population：調査で明らかにしたい対象全体です。
- 標本 / sample：母集団から調べるために選んだ対象の集まりです。
- 全数調査 / census：対象とする母集団の全てを調べる調査です。
- 無作為抽出 / random sampling：定めた抽出枠から、偶然の仕組みを使って調査対象を選ぶ方法です。
- 層化抽出 / stratified sampling：母集団を層に分け、各層から無作為に選ぶ方法です。
- 系統抽出 / systematic sampling：最初の一人を無作為に決め、一定の間隔で選ぶ方法です。
- 観察研究 / observational study：研究者が処理を割り当てず、起きている状態を観察する研究です。
- 処理群 / treatment group：実験で、調べたい処理を受ける対象の群です。
- 対照群 / control group：実験で、処理群と比べる基準になる条件に置かれた群です。
- 標本誤差 / sampling error：無作為に標本を選ぶことで、選ばれた対象によって結果が偶然に変わるずれです。
第3章：表とグラフで分布を読む
- データ / data：調べたい対象について、観察・測定・記録して得た値や分類です。
- 度数 / frequency：ある値や階級に入るデータの個数です。
- 相対度数 / relative frequency：度数を全体の個数で割った割合です。
- 累積度数 / cumulative frequency：ある階級までの度数を順に足した数です。
- 階級 / class interval：数値データをまとめるために区切った範囲です。
- 階級値 / class mark：階級の下端と上端の中点です。
- ヒストグラム / histogram：数値データを階級に分け、連続する長方形で度数または度数密度を表す図です。
- 幹葉図 / stem-and-leaf plot：数値を幹と葉に分け、元の値を残しながら分布を示す図です。
- 累積相対度数グラフ / cumulative relative frequency graph：階級までの累積相対度数を点や線で表したグラフです。
- 棒グラフ / bar chart：種類ごとの数や割合を、棒の長さで比べる図です。
- パレート図 / Pareto chart：項目を件数の多い順に並べた棒グラフに、累積割合を線で重ねた図です。
- モザイク図 / mosaic plot：2つの分類変数の組合せを、面積で表す図です。
第4章：代表値と散らばり
- 平均値 / mean：数の合計を、数の個数で割った値です。
- 中央値 / median：データを小さい順に並べたとき、中央に位置する値です。個数が偶数なら中央2値の平均です。
- 最頻値 / mode：データで最も多く現れる値です。
- 範囲 / range：最大値から最小値を引いた値です。
- 四分位数 / quartile：データを小さい順に並べ、全体を四つの部分に分ける位置を示す値です。
- 五数要約 / five-number summary：最小値、第1四分位数、中央値、第3四分位数、最大値の五つの値です。
- 四分位範囲 / interquartile range：第3四分位数から第1四分位数を引いた値です。
- 箱ひげ図 / box plot：五数要約を箱と線で表し、データの中心と散らばりを示す図です。
- 外れ値 / outlier：他の値から離れて見えるデータ値です。原因を確かめずに削除するとは限りません。
- 偏差 / deviation：各データの値から平均値を引いた差です。
- 偏差平方和 / sum of squared deviations：各データの偏差を二乗して足した値です。
- 不偏分散 / unbiased variance：標本から母集団の分散を推定するとき、偏差平方和をデータ数から1を引いた数で割る値です。
- 分散 / variance：分散は、データが平均からどのくらいばらついているかを表す数です。
- 標準偏差 / standard deviation：分散の0以上の平方根で、データと同じ単位で散らばりの大きさを表します。
- 偏差値 / deviation score：平均を50、標準偏差を10に換算し、集団内での相対的位置を表す値です。
- 変動係数 / coefficient of variation：標準偏差を平均で割った相対的な散らばりの指標です。平均が正で比を解釈できる尺度で使います。
第5章：2つの変数―相関と回帰
- クロス集計表 / cross-tabulation：2つ以上の分類項目の組合せごとに数をまとめた表です。
- 条件付き割合 / conditional proportion：ある条件にあう集まりの中で求める割合です。
- 複合グラフ / combined chart：種類の異なるグラフを重ねた図です。
- 散布図 / scatter plot：2つの量的変数の組合せを点で表す図です。
- 共分散 / covariance：2変数の偏差の積を平均した、変化の向きを表す量です。
- 相関係数 / correlation coefficient：2変数の線形な関連の向きと強さを−1から1の範囲で表す量です。
- 相関 / correlation：2つの変数の値が一緒に変わる傾向です。相関だけで因果関係があるとはいえません。
- 因果関係 / causal relationship：一方の変化が、他方の変化を生じさせる関係です。観察された相関だけでは因果関係を確定できません。
- 擬相関 / spurious correlation：第三の変数などが関係し、因果がないのに相関が見えることです。
- 回帰直線 / regression line：一方の変数から他方の変数を予測するために、データへのずれの二乗和が小さくなるよう当てはめた直線です。
- 最小二乗法 / least squares method：残差の二乗の合計が最小になるように直線などを当てはめる方法です。
- 回帰係数 / regression coefficient：回帰式で、説明変数が1単位変わるときの予測値の変化を表す係数です。
- 残差 / residual：実際の値から回帰式による予測値を引いた差です。
- 予測 / prediction：既知の情報とモデルを使って、まだ観測していない値を見積もることです。
- 補間 / interpolation：観測した値の範囲内で、値を見積もることです。
- 外挿 / extrapolation：観測した値の範囲の外で、値を見積もることです。
- 行割合 / row percentage：行の合計を分母にして求めた割合です。
- 列割合 / column percentage：列の合計を分母にして求めた割合です。
- 回帰式 / regression equation：説明変数から目的変数の予測値を計算する式です。
- 傾き / slope：直線でxが1単位変わるときのyの変化量です。
- 切片 / intercept：直線の式でxが0のときのyの値です。
第6章：時系列データを読む
- 時系列データ / time-series data：時間の順序に沿って記録されたデータです。
- 時系列グラフ / time-series graph：時間の順序を横軸などに置き、値の推移を表す図です。
- 指数 / index number：基準時点の値を定めた基準値に換算し、別時点の相対的な大きさを表した値です。
- 基準時点 / base period：指数を比べるとき、基準値を定める時点です。
- 移動平均 / moving average：一定の幅の連続する値の平均を順に計算した値です。
- 傾向 / trend：長い期間に続く値の上昇または下降の動きです。
- 季節変動 / seasonal variation：一年の中で同じ時期にくり返して現れる動きです。
- 不規則変動 / irregular variation：規則的なくり返しでは説明しにくい短期の変化です。
第7章：確率と期待値
- 確率 / probability：起こりうる結果の不確かさを0から1までの数で表したものです。
- 標本空間 / sample space：確率を考えるときに対象とする、すべての結果の集まりです。
- 事象 / event：標本空間に含まれる結果のうち、注目する結果の集まりです。
- 余事象 / complement：ある事象が起きない結果を集めた事象です。
- 独立な試行 / independent trials：ある試行の結果が他の試行の結果の確率に影響しない試行です。
- 条件付き確率 / conditional probability：ある事象が起きたという条件のもとで、別の事象が起きる確率です。
- 確率変数 / random variable：偶然の結果に応じて値が決まる変数です。
- 期待値 / expected value：確率変数の各値にその確率を掛けて足した、長期的な平均の中心です。
第8章：確率分布―二項分布と正規分布
- 確率分布 / probability distribution：確率変数がとる値と、それぞれの確率を対応させたものです。
- 二項分布 / binomial distribution：独立で成功確率が同じ二結果の試行を固定回数行い、成功回数を表す確率分布です。
- 正規分布 / normal distribution：平均を中心に左右対称の釣鐘形をした連続型の確率分布です。
- 標準得点 / z-score：平均からの差を標準偏差で割って、平均との差を標準偏差単位で表す値です。
- 正規近似 / normal approximation：別の分布を、計算しやすい正規分布で近似する方法です。
- 連続補正 / continuity correction：離散値の確率を連続分布で近似するとき、境界を0.5ずらす調整です。
第9章：標本分布・区間推定・仮説検定
- 標本分布 / sampling distribution：同じ方法で標本を繰り返し取ったとき、統計量がとる値の確率分布です。
- 標準誤差 / standard error：推定値を同じ方法で繰り返し得たときの、推定値の標準偏差です。
- 点推定 / point estimate：標本データから母数を一つの値で推定することです。
- 区間推定 / interval estimation：標本から母数を区間で見積もる方法です。
- 信頼区間 / confidence interval：標本から母数を推定するため、定めた方法で計算した区間です。
- 仮説検定 / hypothesis testing：標本データを使い、定めた帰無仮説のもとで結果の珍しさを評価し、仮説について判断する方法です。
- 帰無仮説 / null hypothesis：仮説検定で、データと比べる基準として置く仮説です。
- 対立仮説 / alternative hypothesis：帰無仮説と対比し、データが支持する可能性を調べる仮説です。
- 有意水準 / significance level：帰無仮説が正しいと仮定したときに、どの程度珍しい結果で棄却するかを決める基準です。
- p値 / p-value：帰無仮説が正しいと仮定したとき、今回以上に帰無仮説から離れた結果が得られる確率です。帰無仮説が正しい確率ではありません。
- 検定統計量 / test statistic：標本データを帰無仮説のもとで評価するために計算する値です。
第10章：総合演習―データから説明まで
- 変数 / variable：対象ごとに値が変わる、記録する項目です。