統計検定2級 用語解説
外れ値とは
ほかの観測値から大きく離れた値。箱ひげ図ではQ1−1.5×四分位範囲より小さい値やQ3＋1.5×四分位範囲より大きい値を候補として示すが、直ちに誤りとは限らない。
まず押さえる結論
外れ値は、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 / 中心傾向の指標
左右に歪んだ待ち時間分布の中心を要約する。平均・中央値・最頻値を併記する意義はどれか。
この事例では「代表値のずれから分布の偏りを検討できるか」を確認すると、分布の中心を一つの指標だけで決めず、偏りや外れ値の影響を考えやすくするに絞れる。正解は「分布の中心を一つの指標だけで決めず、偏りや外れ値の影響を考えやすくする」である。平均、中央値、最頻値はいずれも代表値であり、データの分布や外れ値の影響によって見え方が異なる。3つを併用すると、中心の捉え方を一つの指標に頼らず多面的に判断できる。3つを確認しても分散が必ず0になるわけではなく、回帰係数の別名でもなく、母比率の検定が不要になるわけでもなく、それぞれ別の概念として区別しておく必要がある。特に平均は外れ値に影響されやすい代表値であり、中央値や最頻値と合わせて確認することで分布の実態を捉えやすくなる。
第1章 データの記述と要約 / 散らばりなどの指標
箱ひげ図で下側四分位数Q1=10、上側四分位数Q3=18だった。四分位範囲IQR=Q3-Q1、外れ値候補を判定する上側境界=Q3+1.5×IQRとすると、（IQR, 上側境界）の組はどれか。
正解は「(8, 30)」である。四分位範囲は上側四分位数から下側四分位数を引くため、IQR=18-10=8となる。上側境界はQ3+1.5×IQR=18+1.5×8=18+12=30である。したがって、例えば観測値31はこの上側境界30を越えるので外れ値候補として別記号で示す対象になる。(8, 26)はIQRを1倍しか加えていない。(28, 30)はQ1+Q3=28をIQRと取り違えている。(12, 36)は1.5×IQR=12をIQRそのものとし、さらにQ3へ誤った途中量を加えている。箱ひげ図のひげの上端を常に最大値とせず、境界内の最大観測値までとする点にも注意する。
第1章 データの記述と要約 / 中心傾向の指標
外れ値が含まれるデータで、中心的な位置を表す代表値として平均より影響を受けにくいものはどれか。
正解は「中央値」である。中央値はデータを大きさの順に並べたときに中央に来る値であり、外れ値がどれだけ極端でも順位は動かないため、代表値としての位置が大きく崩れない。分散はデータのばらつきの大きさを表す指標であり、各値と平均との差を二乗して平均するため、外れ値があるとむしろ二乗の効果で値が大きく跳ね上がる。標準偏差は分散の平方根でありばらつきを表す点は分散と同じで、外れ値の影響を強く受ける。変動係数は標準偏差を平均で割った相対的なばらつきの指標であり、平均自体が外れ値の影響を受けるため頑健とはいえず、いずれも中心的な位置を表す代表値ではない。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- 外れ値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、外れ値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）