統計検定2級 用語解説
統計ソフトウェアとは
検定や回帰分析などの統計的な計算を実行するためのソフトウェア。計算結果として出力される統計量・p値・係数などを正しく読み取る力が実務では求められる。
まず押さえる結論
統計ソフトウェアは、統計検定2級の「第6章 カテゴリカルデータと回帰分析」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
×適合度検定と独立性の検定の混同。前者は分布への当てはまり、後者は2つのカテゴリ変数の関連を見る。
×回帰係数と相関係数の混同。回帰係数は説明変数が1単位増えたときの目的変数の変化量を表す。
×決定係数を因果関係の強さと誤解する。決定係数はモデルが目的変数のばらつきをどれだけ説明するかの指標。
関連する確認問題
第6章 カテゴリカルデータと回帰分析 / 線形モデル
残差を見る目的として、最も適切なものはどれか。
正解は「回帰モデルがデータの傾向を十分に表しているか、予測値とのずれを確認するため」である。残差は観測値と回帰モデルによる予測値との差である。その大きさや並び方を見ると、モデルの予測が実際のデータからどのようにずれているか、データの傾向を十分に表せているかを確認できる。判断では、比較する2つの値が観測値と予測値であり、評価対象が回帰モデルであることを押さえる。母集団から標本を選ぶ無作為抽出、確率分布の期待値、四分位数と標準正規分布は、観測値と予測値の差を点検する目的ではない。
第6章 カテゴリカルデータと回帰分析 / カテゴリカルデータの分析
カテゴリカルデータの分析でクロス集計表を使う目的として、最も適切なものはどれか。
正解は「2つのカテゴリ変数の組み合わせごとの度数を整理するため」である。クロス集計表は、2つのカテゴリ変数の組み合わせごとの度数を整理する表であり、独立性の検定や適合度検定などでも用いられる。2つの量的変数の関係を見るには散布図を用い、母平均の信頼区間は推定の文脈で使う概念である。標準正規分布を二項分布に変える操作もクロス集計表の目的とは無関係である。 変数の尺度と表の中身を見る。散布図は二つの量的変数の点を描く。信頼区間は母数の区間推定、分布の変換はクロス集計の目的ではない。行と列にカテゴリを置き各セルへ度数を入れるのがクロス集計表である。
第6章 カテゴリカルデータと回帰分析 / カテゴリカルデータの分析
カイ二乗検定で期待度数が重要になる理由として、最も適切なものはどれか。
正解は「観測された度数と、仮説のもとで期待される度数のずれを評価するため」である。カイ二乗検定では、実際に得た観測度数を、仮説が成り立つなら見込まれる期待度数と比較し、そのずれから適合度や独立性を判断する。回帰係数は説明変数の影響、標準化は値の尺度をそろえる操作、相関係数は二変数の関係、四分位数はデータの位置を表す。期待度数は別の統計量へ変換するためではなく、観測結果のずれを評価する基準として使う。実測値と仮説上の基準値という役割を分けて読む。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- 統計ソフトウェア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、統計ソフトウェア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）