統計検定2級 用語解説
多段抽出法とは
抽出を複数の段階に分けて行う方法。例えば地域を抽出したうえで、その中からさらに世帯や個人を抽出するというように、段階を経て抽出単位を絞り込む。1回の手続きで直接標本を選ぶ無作為抽出とは、段階を分けて選ぶ点が選び方の違いにあたる。
まず押さえる結論
多段抽出法は、統計検定2級の「第2章 データ収集と確率」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
×母集団と標本の取り違え。標本は母集団の一部であり、抽出方法に偏りがあると推測も偏る。
×独立と排反の混同。独立は一方の発生が他方の確率を変えないこと、排反は同時に起こらないこと。
×条件付き確率で分母に置く事象の取り違え。何が既に起きた条件なのかを先に確認する。
関連する確認問題
第2章 データ収集と確率 / 確率
和事象を考える場面として、最も適切なものはどれか。
正解は「2つの事象の少なくとも一方が起こる確率を考える場面」である。和事象は、2つの事象の少なくとも一方が起こる事象である。2つの事象が同時に起こらない場合を表すのとは異なり、積事象は両方が同時に起こる事象、余事象はある事象が起こらない事象を指す。母平均の区間推定は母平均を幅のある区間で推定する手続き、決定係数は回帰モデルの当てはまりを表す指標であり、和事象とは目的が異なる。 和事象はAまたはBが起こる領域で、AとBが同時に起こる共通部分も含む。互いに同時発生しないことだけを表す排反とは異なる。母平均の区間推定と回帰の決定係数は事象の集合演算ではない。
第2章 データ収集と確率 / 確率
独立と排反を混同しないための説明として、最も適切なものはどれか。
正解は「独立は一方が起きても他方の確率が変わらない関係であり、同時に起こらないこととは別である」である。独立は、一方の事象が起きたことが他方の事象が起こる確率を変えない関係であり、同時に起こらないという排反の考え方とは別である。独立な事象どうしでも積事象は起こり得るため、必ず起こらないとは言えない。余事象は事象が起こらない確率を表す概念であり、その確率が必ず0になるわけではない。独立は標本誤差とも異なる概念であり、事象どうしの確率的な関係を表す言葉として排反・積事象・余事象と対比して覚える必要がある。
第2章 データ収集と確率 / 確率変数
確率変数の分散を解釈するときの説明として、最も適切なものはどれか。
正解は「期待値の周りで値がどの程度ばらつくかを表す」である。確率分布における分散は、確率変数の値が期待値の周りでどの程度ばらつくかを表す指標である。標本数は標本調査で何人・何個を取ったかという別の情報、相関係数の符号は2変数の関係の向き、クロス集計表の行名はカテゴリの区分を表すもので、いずれも分散の解釈とは異なる。 分散は確率変数と期待値の差を二乗した量の期待値で、分布の散らばりを表す。標本サイズは観測数、相関係数の符号は二変数関係の向き、クロス集計の行名はカテゴリ水準であり、いずれも一変数の広がりではない。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- 多段抽出法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、多段抽出法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）