統計検定2級 用語解説
回帰係数とは
回帰直線の傾きにあたる値。説明変数が1単位変化したときに目的変数がどれだけ変化するかを示す。
まず押さえる結論
回帰係数は、統計検定2級の「第6章 カテゴリカルデータと回帰分析」に出てくる用語です。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: 2026-10-09。
試験概要（公式）混同しやすい用語との差
相関係数 / 回帰係数
相関係数は、2つの量的変数の直線的な関係の強さと向きを表します。
回帰係数は、説明変数が1単位増えたときの目的変数の平均的な変化量を表します。
見分け方: 関係の強さを見るのか、予測式の傾きを見るのかで判断します。
比較記事でさらに確認する
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
「第6章 カテゴリカルデータと回帰分析」の問題で、取り違えやすい組み合わせです。
- 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
店舗の月間売上（万円）を、広告費x（万円）と店舗ダミー（店舗Aなら1、基準の店舗Bなら0）で説明する重回帰分析の出力で、店舗ダミーの偏回帰係数は5だった。この係数の読み方として正しいものはどれか。
正解は「広告費が同じなら、店舗Aの月間売上は店舗Bより平均して5万円多い」である。ダミー変数の偏回帰係数は、ほかの説明変数を一定としたときの、そのダミーが1のグループと基準グループ（0）の応答の平均の差を表す。係数が5なので、広告費が同じ店舗Aは店舗Bより平均5万円多い。広告費1万円あたりの変化は広告費の偏回帰係数が表す。5倍のような比や分散の大小は、ダミー変数の偏回帰係数の意味ではない。基準にした店舗をどちらにするかで係数の符号が変わるため、0と1がどのグループに対応するかを最初に確かめてから読むことが、出力を正しく解釈する条件になる。
第6章 カテゴリカルデータと回帰分析 / 線形モデル
単回帰分析で、説明変数が1単位増えたときに目的変数が平均的にどれだけ変化するかを表す係数はどれか。
正解は「回帰係数」である。回帰係数は、単回帰分析で求めた回帰直線の傾きにあたり、説明変数が1単位増えたときに目的変数が平均的にどれだけ変化するかを表す。自由度は検定統計量や確率分布(カイ二乗分布やt分布など)を特徴づける値であり、独立に変動できるデータの数を表す概念であって回帰直線の傾きではない。期待度数はカイ二乗検定で観測度数と比較するために計算する値であり、量的変数の変化量を表す係数ではない。母比率は母集団におけるカテゴリの比率を表す母数であり、説明変数と目的変数の関係を表す係数ではない。設問の「説明変数が1単位増えたときの目的変数の平均的な変化量」という条件は、回帰直線の傾きである回帰係数に直接対応する。
第6章 カテゴリカルデータと回帰分析 / 線形モデル
回帰分析で、モデルが目的変数のばらつきをどの程度説明しているかを表す指標はどれか。
正解は「決定係数」である。決定係数は、回帰モデルが目的変数のばらつきをどの程度説明しているかを表す指標である。有意水準は仮説検定で棄却判断の基準となる確率、変動係数は相対的なばらつきを表す指標、余事象はある事象が起こらない事象であり、いずれも決定係数とは異なる概念であって、回帰分析の指標と混同しないよう注意したい。 名称に係数が付く指標でも役割を分ける。回帰係数は説明変数の変化に対する目的変数の変化量、残差は観測値と予測値の差である。説明済み変動が全変動に占める割合を見る指標は決定係数である。
同じ章で確認したい用語
他資格でも出題される用語
到達チェック
- 回帰係数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、回帰係数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）