G検定 用語解説
分散とは
各データが平均からどれだけ離れているかを、その差を2乗してから平均して求めるばらつきの指標。2乗した分だけ元データより単位が大きくなるため、平方根を取った標準偏差が単位をそろえた指標として使われる。
まず押さえる結論
分散は、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）具体例から判断の境界を固める
元データと同じ単位に戻す前の、偏差を二乗して平均したばらつきの指標として捉える
データがどれだけ平均から散らばっているかを1つの数値で表したい場面で使う指標です。各データの値から平均を引いた偏差を求め、それぞれを二乗してから平均することで求めます。二乗しているため、元のデータと単位が異なる点に注意が必要です。二乗する理由は、正の偏差と負の偏差をそのまま平均すると打ち消し合ってゼロに近づいてしまうためです。
- 問題文で見る箇所
- 「偏差を二乗して平均する」という計算手続きが書かれているか、または単位が元のデータの二乗になっている記述かを確認します。元のデータと同じ単位に戻された値を問う設問では、標準偏差を候補にします。
- 隣接概念との境界
- 標準偏差は分散の正の平方根であり、元のデータと同じ単位に戻した値です。分散は偏差を二乗した値の平均なので単位が元のデータの二乗になり、標準偏差はその単位のずれを解消した指標として使い分けられます。
誤答しやすい選択肢
- 分散を偏差の合計をそのまま平均した値とする。偏差をそのまま平均するとゼロに近づくため、二乗してから平均する点が定義の核心です。
- 分散と標準偏差を同じ単位の指標として扱う。分散は元のデータの二乗の単位であり、標準偏差は平方根を取って元の単位に戻した値です。
- 分散が大きいほどデータの代表値が大きいと解釈する。分散が示すのは散らばりの大きさであり、代表値の大小とは別の情報です。
4段階の判断手順
- 01設問が求めているのが代表値か、散らばりの大きさかを先に分ける。
- 02散らばりであれば、偏差を二乗して平均する手続きが書かれているか確認する。
- 03単位が元のデータのままか二乗されているかで分散と標準偏差を区別する。
- 04分散の大小を代表値の大小と混同していないか見直す。
到達条件: 偏差の二乗を平均するという定義を説明し、単位の違いから標準偏差と区別できる。
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
データのばらつきの大きさを表す指標のうち、各データと平均との差を2乗して平均した値の正の平方根として定義される量はどれか。
正解は「標準偏差」である。各データと平均との差（偏差）を2乗して平均した値が分散であり、その正の平方根が標準偏差である。標準偏差は分散と同じくばらつきの大きさを表すが、平方根をとることで元のデータと同じ単位で解釈できる点で分散と使い分けられる。分散はこの定義における平方根をとる前の値であるため、「2乗して平均した値の正の平方根」という条件には合わない。期待値は起こりうる値をその起こりやすさで重み付けした平均的な値であり、ばらつきではなく代表値を表す。条件付き確率はある事象が起きた前提での別の事象の起こりやすさであり、データのばらつきの指標ではない。
大項目8 AIに必要な数理・統計知識 / 確率・統計
各データと平均との差を2乗して平均した値で、データのばらつきの大きさを表す指標はどれか。なお、この値の正の平方根が標準偏差である。
正解は「分散」である。各データと平均との差を2乗して平均した値を分散といい、データのばらつきの大きさを表す。分散の正の平方根が標準偏差である。中央値はデータを大小順に並べた中央の値、最頻値は最も多く現れる値、範囲は最大値と最小値の差であり、いずれもばらつきを2乗平均で表す指標ではない。 選択肢ごとの差は次のように整理できる。「中央値」は誤答側で、誤答。「中央値」はデータを大小順に並べたときの中央に位置する値であり、平均との差を2乗して平均するという分散の計算方法とは異なる代表値を表す。「最頻値」は誤答側で、誤答。「最頻値」はデータの中で最も多く現れる値であり、ばらつきではなく出現頻度を表す指標である点で分散とは異なる。「分散」は正解側で、正解。「分散」は各データと平均との差を2乗して平均した値であり、データのばらつきの大きさを表す。正の平方根が標準偏差になる。「範囲」は誤答側で、誤答。「範囲」は最大値と最小値の差であり、両端の値だけで決まる。平均との差を2乗して平均するという分散の計算方法とは異なる。
大項目8 AIに必要な数理・統計知識 / 確率・統計
確率変数が平均からどれくらい散らばっているかを二乗平均で表す量はどれか。
正解は「分散」である。分散は、値が平均からどれくらい散らばっているかを二乗した偏差の平均として表す量である。期待値は平均的な値、p値は仮説検定で観測結果以上に極端な結果が出る確率に関わる指標、相関と因果は変数間の関係の見分け方に関する論点である。 選択肢ごとの差は次のように整理できる。「分散」は正解側で、正解。「分散」は、確率変数が平均からどれくらい散らばっているかを、偏差を2乗して平均した二乗平均で表す量である。「期待値」は誤答側で、誤答。「期待値」は確率変数がとる値の平均的な水準を表す量であり、平均からの散らばりの大きさを偏差の二乗平均で表す分散のような量ではない。「p値」は誤答側で、誤答。「p値」は仮説検定で観測結果以上に極端な結果が出る確率に関わる指標であり、散らばりの大きさを表す量ではない。「相関と因果」は誤答側で、誤答。「相関と因果」は2つの変数の間に見られる関係をどう解釈するかという論点であり、確率変数が平均からどれくらい散らばっているかを表す量そのものではない。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- 分散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、分散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）