直前期の総復習用
統計検定2級の要点整理（チートシート）
試験が近づくと、6章分の用語を一つずつ復習し直す時間はなかなか取れません。このページは、公式出題範囲6章の重要用語を章別に一覧化し、試験で混同しやすい概念のペアまでまとめた要点整理です。初めて学ぶ人向けの解説ではなく、すでに章別演習を進めた人が抜けを確認するための復習教材として使ってください。
統計検定2級は、平均や分散のような基礎用語から、標本分布・推定・仮説検定・回帰分析まで、前の章の理解が後の章の前提になる構成です。用語の意味は知っていても、どの場面でどの用語を使うかを取り違えると選択肢で失点します。このページでは、章ごとの要点に加えて、特に取り違えやすい4組の概念を別セクションでまとめています。
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このページの使い方
あなたの状況によって、使い方が変わります。自分に近い行から始めてください。
まだ範囲を一周していない人
章別演習をこれから進める段階の人
このページは要点の一覧であり、初めて学ぶ人向けの解説ではありません。まずは章別演習で各分野を一周し、間違えた論点だけをこのページで拾い直す使い方が効果的です。
一通り終えて直前期に総復習したい人
試験までの残り時間で用語の抜けを確認したい人
章別の要点一覧を上から読み、説明できない用語があれば該当章の演習に戻ります。次に紛らわしい概念のペアを重点的に確認すると、選択肢の読み違いを減らせます。
計算問題より用語の言い換えで失点しやすい人
公式は覚えているが選択肢の文章表現で迷う人
統計検定2級は、同じ計算過程でも問われ方（推定か検定か、母数か標本統計量か）で選ぶ用語が変わります。紛らわしい概念のペアを先に固めてから、章別演習で言い換えパターンに慣れる順番が近道です。
章別の要点一覧
第1章 データの記述と要約
この章の問題を解く →データを要約する代表値とばらつきの指標を扱う章です。平均と中央値のどちらを使うべきかは、外れ値の有無で判断します。
- 平均
- データの値をすべて合計してデータの個数で割った、量的データの代表値の一つ。
- 中央値
- データを小さい順に並べたとき中央に位置する値。外れ値の影響を平均より受けにくい。
- 分散
- 各データと平均との差を平方した値の平均で、データのばらつきの大きさを表す指標。
- 標準偏差
- 分散の正の平方根で、データのばらつきの大きさを元のデータと同じ単位で表す指標。
- 相関係数
- 2つの量的変数の直線的な関係の強さと向きを表す指標。因果関係そのものは示さない。
第2章 データ収集と確率
この章の問題を解く →標本をどう集めるかという調査設計と、確率の基本ルールを扱う章です。無作為抽出ができているかが、後の章すべての前提になります。
- 無作為抽出
- 母集団から標本を確率的な手続きで選ぶ方法。選び方の偏りを抑えるために使う。
- 条件付き確率
- 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。
- ベイズの定理
- ある結果が観測されたとき、その原因となる事象の条件付き確率を求める定理。
第3章 確率分布
この章の問題を解く →離散型・連続型の代表的な確率分布を扱う章です。正規分布は後の推定・検定の章でも土台になるため、形と標準化の考え方を先に固めます。
- 二項分布
- 成功/失敗の2結果を持つ独立な試行を一定回数行ったときの成功回数の分布。
- 期待値
- 確率変数がとりうる値を、その確率で重みづけして平均した値。分布の中心的位置を表す。
- 正規分布
- 平均を中心として左右対称であり、平均と分散によって形が定まる連続型の確率分布。
- 標準正規分布
- 平均0、分散1の正規分布。正規分布を標準化して利用する。
第4章 標本分布と推定
この章の問題を解く →標本から母集団の値（母数）をどう見積もるかを扱う章です。標準誤差と信頼区間の関係を、標本の大きさとセットで理解しておくと計算問題で迷いません。
- 中心極限定理
- 母集団の分布によらず、標本の大きさが大きくなるほど標本平均の分布が正規分布に近づく定理。
- 不偏分散
- 母集団の分散を偏りなく推定するために標本から計算する、ばらつきの指標。
- 標準誤差
- 標本平均などの推定量が標本ごとにどれくらいばらつくかを表す標準偏差。
- t分布
- 母分散が未知のときに母平均の推定や検定に用いる、左右対称で自由度によって形が決まる分布。
- 母平均
- 母集団全体の平均値。標本から得た標本平均をもとに、区間推定や仮説検定で扱う母数の一つ。
- 信頼区間
- 母数を推定するために、標本から一定の信頼係数で構成する区間。
第5章 仮説検定
この章の問題を解く →帰無仮説を棄却するかどうかを判断する手続きを扱う章です。p値と有意水準を比較する手順、2種類の過誤の違いが繰り返し問われます。
- 帰無仮説
- 検定で棄却されるかどうかを判断する対象として立てる、差がないなどとする仮説。
- 対立仮説
- 帰無仮説が棄却されたときに採択される、主張したい内容を表す仮説。
- 有意水準
- 帰無仮説を棄却する基準となる確率で、第1種の過誤を許容する上限を表す。
- p値
- 帰無仮説のもとで、観測された結果以上に極端な結果が得られる確率。
- 第1種の過誤
- 本当は正しい帰無仮説を誤って棄却してしまう誤り。
- 第2種の過誤
- 本当は誤っている帰無仮説を棄却できず、受け入れてしまう誤り。
第6章 カテゴリカルデータと回帰分析
この章の問題を解く →カテゴリ同士の関係を調べるカイ二乗検定と、量的変数同士の関係を扱う回帰分析をまとめた章です。クロス集計表と散布図、どちらのデータ形式を扱っているかを先に見極めます。
- クロス集計表
- 2つ以上のカテゴリカル変数の組み合わせごとの度数を行と列に整理した表。カイ二乗検定で観測度数と期待度数を比較する土台になる。
- 期待度数
- 独立性や適合度を仮定した場合に、クロス集計表の各セルが理論上とるはずの度数。観測度数との差からカイ二乗検定の統計量を求める。
- 自由度
- 検定統計量の分布の形を決めるパラメータで、独立に動ける値の数を表す。カイ二乗検定では行数・列数などから計算する。
- カイ二乗検定
- 観測度数と期待度数のずれをもとに、適合度や独立性を調べる検定。
- 回帰直線
- 単回帰分析で、説明変数と目的変数の関係を最もよく表す直線。最小二乗法により残差の平方和が最小になるように定める。
- 回帰係数
- 回帰直線の傾きにあたる値。説明変数が1単位変化したときに目的変数がどれだけ変化するかを示す。
- 最小二乗法
- 残差の平方の合計が最小になるように回帰直線の係数を定める推定方法。
- 決定係数
- 回帰モデルが目的変数のばらつきをどの程度説明しているかを表す指標。
紛らわしい概念の整理
統計検定2級で選択肢の読み違いが起きやすい4組です。用語の定義だけでなく、どの場面でどちらを使うかまで確認しておくと安定します。
よくある質問
試験形式・合格基準の一次情報: 試験概要を確認する →
このチートシートだけで合格できる？
できません。このページは章別の重要用語を一覧化した復習用の要点整理で、計算手順や選択肢の判断練習はできません。章別演習と組み合わせて、抜けている用語を確認する使い方が前提です。
どの順番で読めばいい？
公式の出題範囲どおり第1章から第6章まで順に読むと、平均・分散（第1章）から標準誤差（第4章）、仮説検定（第5章）へと前提知識がつながります。苦手な章だけを拾い読みする場合も、前提となる第1章・第4章は先に確認してください。
紛らわしい概念のペアはなぜ重要？
統計検定2級は、似た用語を選択肢で並べて区別できるかを問う出題が多い試験です。標準偏差と標準誤差、相関と因果のように、定義を知っていても使う場面を混同すると失点します。
用語集との違いは？
用語集は50音や章単位で個別の用語を1件ずつ確認するページです。このチートシートは章の全体像を先に把握し、紛らわしい概念のペアまでまとめて復習したいときに使います。