統計検定2級 用語解説
t統計量とは
検定統計量の一つ。Rのsummary.lmが返す係数表には推定値・標準誤差とともに含まれ、summary.glmでは分散パラメータを推定するモデルの係数表第3列にt比として出力される。
まず押さえる結論
t統計量は、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 / 統計ソフトウェアの活用
統計ソフトウェアの回帰係数表に、推定値1.8、標準誤差0.6、t値3.0、両側p値0.004と出力された。5%有意水準で係数が0という帰無仮説を判断するとき、直接比較する値はどれか。
正解は「p値0.004と0.05」である。係数表の両側p値は、係数が0という帰無仮説のもとで得られたt統計量以上に極端な結果が出る確率として、有意水準と直接比較できる。0.004は0.05より小さいため、5%有意水準では係数が0という帰無仮説を棄却する。推定値は係数の大きさ、標準誤差は推定の不確かさ、t値は推定値を標準誤差で基準化した検定統計量であり、ここで有意水準0.05と直接比較する出力欄はp値である。棄却は係数が実務上重要だと自動的に保証する判断ではない。係数の符号・大きさと統計的有意性は、それぞれ推定値とp値から分けて読む必要がある。
第6章 カテゴリカルデータと回帰分析 / 線形モデル
単回帰の傾きについて、推定値b₁=-1.2、標準誤差se(b₁)=0.4だった。H₀:β₁=0の両側検定でt=b₁÷se(b₁)を求め、その絶対値を臨界値2.1と比較すると、（t統計量, 5%有意水準での判断）の組はどれか。
正解は「(-3.0, 帰無仮説を棄却する)」である。傾きのt統計量は推定値をその標準誤差で割るので、t=-1.2÷0.4=-3.0となる。両側検定では符号を外した絶対値|t|=3.0を臨界値2.1と比較し、3.0>2.1なので、母傾きβ₁が0という帰無仮説を5%有意水準で棄却する。負の符号は推定された傾きの方向を表すが、両側検定の棄却判断では両端の棄却域を見るため絶対値を使う。-1.6は推定値から標準誤差を引いた値、-0.48は両者を掛けた値であり、いずれも標準誤差で基準化したt統計量ではない。統計的に0との差が示されても、因果関係や実務上の重要性まで自動的に証明されるわけではない。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- t統計量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、t統計量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）