統計検定2級 用語解説
標本調査とは
母集団の一部だけを取り出して調べる調査方法。母集団全体を漏れなく調べる全数調査とは、調べる範囲が異なる。
まず押さえる結論
標本調査は、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 / 標本調査と無作為抽出
無作為抽出はできたが、質問文が曖昧で回答が偏った。この誤差を抑える観点はどれか。
この事例では「調査票や測定方法による非標本誤差を確認するか」を確認すると、測定方法、回答方法、調査票など、抽出以外のずれの原因を確認するに絞れる。正解は「測定方法、回答方法、調査票など、抽出以外のずれの原因を確認する」である。非標本誤差は、測定や回答、調査票の設計など、標本抽出以外から生じる誤差である。無作為抽出は標本選択の偏りを抑えるが、非標本誤差を必ず0にするわけではない。非標本誤差は二項分布の分散の別名でも、回帰直線の傾きだけを表す言葉でもなく、標本誤差とあわせて調査全体の精度を考えるうえで区別すべき概念である。抽出方法を工夫しても、回答者の記入ミスや調査票の設計上のあいまいさといった要因は別に確認する必要がある。
第2章 データ収集と確率 / 観察研究と実験研究
一部顧客へのアンケートから全顧客の満足度を推定する。母集団を定義すべき理由はどれか。
この事例では「推測したい対象全体を明確にする必要があるか」を確認すると、標本から推測したい対象全体が母集団だからに絞れる。正解は「標本から推測したい対象全体が母集団だから」である。標本調査では、無作為抽出などによって得た標本から母集団について推測する。全数調査のように母集団すべてを調べるわけではないため、何を母集団とするかを明確にしないと推定や解釈の対象が曖昧になる。母集団は標本より少ないとは限らず、通常は標本より大きい。相関係数や回帰直線の残差とも別の概念である。 標本調査では観測した一部から、あらかじめ定めた対象全体の母数を推定する。対象期間・地域・属性など母集団の範囲が曖昧なら結果を一般化する先も曖昧になる。母集団は通常標本を含むより大きな集合で、相関係数や残差の別名ではない。
第2章 データ収集と確率 / 確率変数
需要という確率変数が期待値の周りでどれほど変動するかを示したい。分散の説明はどれか。
この事例では「期待値からのずれの大きさを要約するか」を確認すると、期待値の周りで値がどの程度ばらつくかを表すに絞れる。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
- 標本調査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、標本調査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）