G検定 用語解説
偏相関係数とは
2つの変数の両方に影響しうる第三の変数の影響を取り除いたうえで、残る2変数間の相関の強さを表す指標。第三の変数を考慮しない相関係数や、見せかけの関係そのものを指す疑似相関とは異なる。
まず押さえる結論
偏相関係数は、G検定の「大項目8 AIに必要な数理・統計知識」で確認しておきたい用語です。定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。
情報源と編集区分
公式範囲を確認し、具体例・誤答例・判断手順は当サイトが編集。 一次情報確認日: 2026-07-03。
試験概要（公式）試験での問われ方
定義の言い換え
用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。
似た概念との比較
同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。
具体例からの判断
問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。
誤答しやすいポイント
×相関と因果の取り違え（相関があっても因果とは限らない。第3の要因＝交絡に注意）。
×ベイズの定理（事前確率を観測で更新する）の理解。
×正規分布の性質（左右対称・釣鐘型・平均と標準偏差の2パラメータ）と他の概念の混同。
関連する確認問題
大項目8 AIに必要な数理・統計知識 / 確率・統計
2つの変数に相関がみられても、実際には両方に影響する第三の変数（交絡因子）が背景にあるなどの理由で、直接の因果関係を示すとは限らない状態を何というか。
疑似相関を正解として選べるかどうかは、2変数の関係を測る「指標」の話をしているのか、指標だけでは見抜けない「見かけ上の関係という現象」の話をしているのかで分かれる。共分散は各変数の平均との差の積を合計して求める指標で、符号によって2変数が同じ方向に動くか逆方向に動くかを表し、相関係数はその関係の強さを表す指標、偏相関係数は第三の変数の影響を除いたうえで測る指標である。これらはいずれも疑似相関を見分けるための道具であり、交絡因子によって生じる見かけ上の関係そのものを言い表す語ではない。
大項目8 AIに必要な数理・統計知識 / 確率・統計
2つの変数の関連を調べる際に、両方に影響しうる第三の変数の影響を取り除いたうえで、残る2変数間の関連の強さを表す指標はどれか。
正解は「偏相関係数」である。偏相関係数は、両方の変数に影響を与えうる第三の変数の影響を取り除いたうえで、残る2変数間の相関の強さを表す指標である。相関係数は2つの変数の直線的な関係の強さと向きをそのまま表す指標であり、第三の変数の影響を取り除く操作は行わない。共分散は2つの変数が一緒に変動する度合いを、平均との差の積を合計して求める指標である。疑似相関は、第三の変数（交絡因子）の影響で2変数に見かけ上の相関が生じ、直接の因果関係を示すとは限らない状態そのものを指す語であり、いずれも指標ではなく現象を表す言葉である点で偏相関係数とは異なる。
大項目8 AIに必要な数理・統計知識 / 確率・統計
共分散を2つの変数それぞれの標準偏差で調整することで、測定単位（尺度）の影響を取り除き、2変数の関係の強さと向きを表せるようにした指標はどれか。
正解は「相関係数」である。相関係数は共分散を各変数の標準偏差で調整することで測定単位（尺度）の影響を取り除き、2つの変数の関係の強さと向きを表す指標である。共分散は各変数の平均との差の積を合計して求める指標であり、標準偏差による調整を行わないため測定単位の影響をそのまま受ける。偏相関係数は第三の変数の影響を取り除いたうえでの相関の強さを表す指標であり、標準偏差による尺度の調整とは異なる操作である。相互情報量は2つの確率変数がどれだけ互いに依存しているかを表す尺度であり、共分散を標準偏差で調整して求める指標ではない。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- 偏相関係数を一文で説明できる
- 同じ章の似た用語と違いを説明できる
- 問題文の具体例から、偏相関係数に関係する論点を拾える
- 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる
執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）