統計検定2級 用語解説
因果とは
一方が他方の原因となっている関係のこと。相関係数の値が大きくても、それだけで2つの変数の間に因果関係があるとは断定できない。
まず押さえる結論
因果は、統計検定2級の「第1章 データの記述と要約」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）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1章 データの記述と要約」の問題で、取り違えやすい組み合わせです。
- 平均・中央値・最頻値の使い分け。外れ値があると平均は大きく動きやすいが、中央値は比較的影響を受けにくい。
- 相関と因果の混同。相関係数が大きくても因果関係を示すとは限らない。
- 分散・標準偏差・変動係数の使い分けの誤り。単位や平均の大きさが異なる比較では変動係数が使われる。
関連する確認問題
第1章 データの記述と要約 / 散布図と相関
層別後に相関の見え方が変わる場合の解釈として、最も適切なものはどれか。
正解は「全体の相関だけで判断せず、層ごとの散布図や背景を確認する」である。層別によって相関の見え方が変わる場合、全体の相関係数だけで判断すると誤解しやすい。層ごとの散布図やデータの背景を確認し、因果を直接断定しないことが重要である。層別すれば因果関係が必ず証明されるわけではなく、層別後も相関係数自体は計算できる指標であり、標準偏差を必ず0にする処理でもない。 層の構成比や背景要因が全体相関を作る場合があるため、全体係数だけで結論を出さず、層ごとの散布図・相関・データ生成背景を確認する。層別は因果を自動証明せず、相関計算を禁止せず、標準偏差を0にもしない。
第1章 データの記述と要約 / 散布図と相関
共分散の符号だけで判断するときの注意として、最も適切なものはどれか。
正解は「共分散の符号は関係の向きを示すが、尺度に依存するため相関係数も確認するとよい」である。共分散は2変数が平均から同じ向きにずれる傾向があるかどうかを符号で表すが、その値の大きさは変数の尺度に依存するため、関係の強さを比較するには相関係数もあわせて確認するとよい。共分散が正だからといって因果関係が必ずあるとは言えず、共分散は負の値もとり、母比率の信頼区間とは別の概念である。共分散の符号から関係の向きは読み取れても、関係の強さを比較するには尺度に依存しない相関係数まで確認する必要がある。
第1章 データの記述と要約 / 散布図と相関
気温と飲料売上に強い相関があった。これだけで気温が売上増加の唯一の原因と断定できない理由はどれか。
この事例では、気温と飲料売上の強い相関から、気温を売上増加の唯一の原因と言い切れない理由を選ぶ。判断の軸は「第三の要因や集団構成が関係している可能性か」である。正解は「相関は2変数がともに変化する傾向を示すだけで、気温と売上の両方に関わる第三の要因がある可能性を除けないため」である。相関は2変数がともに変化する傾向の強さを表すが、原因と結果の向きや、両方に影響する第三の要因があるかどうかは示さない。たとえば夏の行事による人出のように気温と売上の両方に関わる要因があれば、強い相関は生じうる。層別して条件をそろえると関係の見え方が変わることもある。相関係数は単位に依存しないので単位の違いは理由にならず、正の相関は同じ向きに変化する関係を示す。1ちょうどでない相関を偶然とみなす基準もない。相関が強いことは因果の証拠にならないので、第三の要因を除けない点を理由にあげる。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- 因果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、因果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）