統計検定2級 用語解説
因果とは
一方が他方の原因となっている関係のこと。相関係数の値が大きくても、それだけで2つの変数の間に因果関係があるとは断定できない。
まず押さえる結論
因果は、統計検定2級の「第1章 データの記述と要約」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: 2026-07-11。
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
×平均・中央値・最頻値の使い分け。外れ値があると平均は大きく動きやすいが、中央値は比較的影響を受けにくい。
×相関と因果の混同。相関係数が大きくても因果関係を示すとは限らない。
×分散・標準偏差・変動係数の違い。単位や平均の大きさが異なる比較では変動係数が使われる。
関連する確認問題
第1章 データの記述と要約 / 散布図と相関
広告費と売上の相関係数が負の値だった。符号と絶対値から読む内容として適切なものはどれか。
この事例では「符号で向き、絶対値で直線関係の強さを見るか」を確認すると、正負の符号は関係の向き、絶対値の大きさは直線的な関係の強さを見る手がかりになるに絞れる。正解は「正負の符号は関係の向き、絶対値の大きさは直線的な関係の強さを見る手がかりになる」である。相関係数は2つの量的変数の直線的な関係の向きと強さを表す指標であり、正負の符号は関係の向き、絶対値の大きさは関係の強さを見る手がかりになる。値は−1から1を取り負にもなるため、常に0以上とする説明は誤りである。相関が強くても値が大きいほど因果が必ず証明されるわけではなく、自由度はクロス集計表で用いる概念であり相関係数ではない。値の範囲を誤って限定していないか、相関と因果を混同していないかで見分ける。
第1章 データの記述と要約 / 散布図と相関
散布図に一つだけ大きく離れた点があり、相関係数も高かった。分析時の対応はどれか。
この事例では「係数だけでなく外れた点や層別を点検するか」を確認すると、相関係数だけで判断せず、点の位置や層別の必要性を確認するに絞れる。正解は「相関係数だけで判断せず、点の位置や層別の必要性を確認する」である。散布図で外れ値らしい点が見える場合、相関係数だけで判断せず、点の位置、データの意味、層別の必要性を確認する。外れ値だけで因果を断定したり、標本平均やカイ二乗分布の使用可否を直接決めたりするものではない。 外れ値は相関係数を大きく変える場合があるため、図上の位置、測定・入力の妥当性、異なる層の混在を確認する。存在だけで因果を証明せず、平均の計算可否やカイ二乗分布の使用可否を一律に決める条件でもない。
第1章 データの記述と要約 / 散布図と相関
2つの変数の相関係数が大きいときの解釈として、最も適切なものはどれか。
正解は「2つの変数の間に直線的な関係が強いことを示すが、それだけで因果関係があるとはいえない」である。相関係数は2つの量的変数の間にある直線的な関係の強さと向きを表す指標である。値が大きくても第三の要因や偶然によって相関が生じることがあるため、相関係数の大きさだけで因果関係を断定することはできない。一方が原因であることを必ず示す、カテゴリ変数であることを示す、無作為抽出でないことを示すという説明は誤りである。相関係数が直接表すのは2変数間の直線的な関係であり、原因の向き、変数の種類、標本抽出の方法ではない。指標が測っている対象と、そこからは判断できない因果を分ける。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- 因果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、因果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）