G検定 用語解説
疑似相関とは
2つの変数の間に相関係数上の関係が見られても、両者に直接の因果関係はなく、第三の要因（交絡因子）が両方に影響しているために生じる見せかけの相関。相関係数の値自体はこの現象を区別しない。
まず押さえる結論
疑似相関は、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
試行の結果に応じて値が定まり、その値ごとに確率が対応づけられる変数を何と呼ぶか。
確率変数という答えを導く軸は、確率という仕組みの中で「値が定まる主体」を問われているか、その主体が示しうる値と確率の全体像を問われているかにある。試行を行うたびに結果に応じて一つの値を取り、その値それぞれに生起確率が結びつく変数を確率変数と呼び、値のとびとびさ（離散）か連続性かで種類が分かれる。これに対し確率分布は同じ確率変数が取りうる値と確率の組み合わせをまとめて描いた全体像であり、期待値はその全体像から計算される代表的な一点、疑似相関は変数の話とは無関係な見かけ上の相関という別領域の現象である。いずれも確率変数という「値が定まる主体」そのものを指す語ではない。
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。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- 疑似相関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、疑似相関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）