公式サイトと出題範囲表で確認
統計検定2級の統計数値表（配布・出題範囲・表の読み方）
統計検定2級の統計数値表は、試験会場で配られ、試験終了後に回収されます。自分で持っていく必要はありません。出題範囲表には、標準正規分布表の利用、t分布、カイ二乗分布、F分布、分布表の活用、上側確率点（パーセント点）が挙がっています。
本番で差がつくのは、表を覚えているかどうかではなく、配られた表が上側確率なのか下側累積なのかを最初に読み取れるかどうかです。このページでは、表の定義の見分け方と、検定で使う引き方を計算例で整理します。
公式情報の確認
試験日、料金、申込条件、試験方式など変動する情報は、公式情報を最終確認してください。 当サイトの一次情報確認日: 2026-10-14。
配布される表の掲載内容は、公式の2級ページ・FAQ・過去問題ページには書かれていません。申込前に最新の案内を確認してください。
会場で配られる統計数値表
公式の2級ページには「解答に必要な統計数値表は試験会場で配布し、試験終了後に回収します」と書かれています。表は会場で受け取り、持ち帰ることはできません。
したがって、準備するのは表ではなく、表の読み方です。自宅の練習では、手元の教科書や公開されている分布表を使って、見出しから定義を読み取る習慣をつけておくと、配られた表が見慣れない形式でも落ち着いて対応できます。電卓の条件は統計検定2級の電卓のページにまとめています。
出題範囲にある分布表
出題範囲表は、推測統計の「標本分布」の項目に、次の語を挙げています。表を引く力が問われる分布は、この4つです。
| 分布 | 出題範囲表の語 | 表で読むもの |
|---|---|---|
| 標準正規分布 | 標準正規分布表の利用 | zの値から確率、または確率からzの値を読む |
| t分布 | 分布表の活用、上側確率点（パーセント点） | 自由度と確率から、検定や区間推定に使う臨界値を読む |
| カイ二乗分布 | 分布表の活用、上側確率点（パーセント点） | 自由度と確率から、分散の検定や適合度の判定に使う値を読む |
| F分布 | 分布表の活用、上側確率点（パーセント点） | 2つの自由度と確率から、分散の比の検定に使う値を読む |
「表で読むもの」の列は、各分布の一般的な使い方です。配られる表に実際に何が載るかは、公式の案内に書かれていません。出題範囲の語に沿って、4つの分布すべてで表引きを練習しておくのが安全です。
上側確率と下側累積の見分け方
同じ「正規分布表」でも、右の裾の面積を載せた表と、左から積み上げた面積を載せた表があります。数値だけを見ると、0.0228と0.9772のどちらも同じz=2.00の行に載り得るため、定義を読み違えると結論が逆になります。
| 表の種類 | 載っている値の意味 | z=2の例 | 使い方 |
|---|---|---|---|
| 上側確率の表 | P(Z>z) = 右の裾の面積 | z=2.00の行に約0.0228が載る | そのまま片側検定のp値として使える |
| 下側累積の表 | P(Z≦z) = 左から z までの面積 | z=2.00の行に約0.9772が載る | 1から引くと上側確率（1−0.9772=0.0228）になる |
| パーセント点の表 | 確率を決めて、境目の値を読む | 上側2.5%（両側5%）の標準正規分布の値は1.96 | t分布では自由度ごとに値が変わる |
見分ける手順は3つです。1つ目に、表の見出しの記号（P(Z>z)かP(Z≦z)か）を読みます。2つ目に、表に付いた図で色が付いている面積が右の裾か左側かを見ます。3つ目に、よく知っている値で突き合わせます。z=1.96の行に0.0250（約2.5%）が載っていれば上側確率の表、0.9750が載っていれば下側累積の表です。z=0はどちらの表でも0.5になるので、決め手にはなりません。
t分布・カイ二乗分布・F分布の表は、教科書などでは確率を決めて境目の値を読むパーセント点の形で載るのが一般的で、自由度の行と確率の列が交わるところに値が載ります。標準正規分布が「zから確率」を読むのに対し、これらの表は「確率から値」を読む向きになる点が違います。
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試験範囲を通して読むときの1冊です。読んだ章は、このサイトの章別問題で確かめられます。
表の引き方の計算例
次の3例は、いずれも電卓の条件（四則演算・百分率・平方根）で計算できる範囲です。数値は表の定義が違っても結論が変わらないことを確かめるために使います。
標準正規分布で、標本平均が54を超える確率
母平均50、母標準偏差12の母集団から大きさ36の標本をとると、標準誤差は12/√36=2です。標本平均が54のときz=(54−50)/2=2になります。標準正規分布の上側確率は約0.0228、下側累積は約0.9772です。表が上側確率の形式なら0.0228を読むだけで済み、下側累積の形式なら1−0.9772と引き算が1回増えます。
5%有意水準の両側検定で、臨界値と比べる
標準正規分布で両側5%は、片側が2.5%ずつです。上側2.5%の値は1.96になります。検定統計量の絶対値が1.96を超えれば、母標準偏差が既知の両側検定では帰無仮説を棄却します。表を引くときは「両側5%だから片側2.5%の列」と読み替えるのが最初の一手です。
t分布で、同じ検定統計量でも結論が変わる
標本の大きさ25、標本平均52、帰無仮説の母平均50で、標準偏差5が母標準偏差として既知ならz=(52−50)/(5/√25)=2です。1.96を超えるので5%で棄却します。同じ5が標本標準偏差の場合は、t=2を自由度24のt分布と比べます。上側2.5%の値は2.064で、2は届かないため棄却できません。標準正規分布の1.96より、t分布の値は大きくなります。
3例に共通するのは、検定統計量を電卓で出したあと、表から引いた境目の値と大小を比べて結論を出す流れです。t分布の2.064は自由度24・上側2.5%の値です。標準正規分布の1.96と並べると、標本標準偏差で代用するときの不確かさの分だけ、境目が外側に動くことが確かめられます。
正規分布表の読み取り手順（z=1.96の例）
標準正規分布表は、zの小数第1位までを行、小数第2位を列に取る形が一般的です。上側確率の表でz=1.96の値を読む手順は次のとおりです。
- zを1.9と0.06に分ける。
- 左端の列で1.9の行を探す。
- 表の上端で0.06の列を探す。
- 行と列が交わるマスを読む。上側確率の表なら0.0250、下側累積の表なら0.9750である。
- 下側累積の表で上側確率が欲しいときは、1から引く（1−0.9750=0.0250）。
標準正規分布は左右対称なので、負のzは符号を外して読めます。P(Z<−1.96)は上側確率のP(Z>1.96)と等しく、0.0250です。これで両側5%の境目が±1.96になる理由を、表から説明できます。
正規分布の性質と標準化の考え方は統計検定2級の正規分布のページで、表を使う出題の形は統計検定2級の過去問の傾向のページで確認できます。読み方を覚えたら、統計検定2級の演習で正規分布の問題を解いて定着させましょう。
練習のしかた
表の読み違いは、計算力ではなく手順の漏れで起きます。次の順で解く練習をすると、本番でも同じ流れで進められます。
- 問題文の検定が片側か両側かを先に確かめる。
- 有意水準を片側の確率に直す（両側5%なら上側2.5%）。
- 配られた表の見出しで、上側確率か下側累積かを確かめる。
- t分布・カイ二乗分布では、自由度を計算してから行を選ぶ。
- 電卓で検定統計量を出し、表の値との大小で結論を書く。
よくある質問
統計数値表は試験に持ち込める？
持ち込む必要はありません。公式の2級ページに「解答に必要な統計数値表は試験会場で配布し、試験終了後に回収します」と書かれています。自分で用意した表を使う場面はありません。
どの分布の表が配られる？
当サイトが確認した公式の2級ページ・FAQ・過去問題ページには、配られる表の掲載内容までは書かれていません。出題範囲表に挙がっているのは、標準正規分布、t分布、カイ二乗分布、F分布と、上側確率点（パーセント点）です。この4つの分布について、表を引いて判断する練習をしておくと対応できます。
表が上側確率か下側累積かは、どこで分かる？
表の見出しの記号で分かります。「P(Z>z)」「上側確率」とあれば上側確率、「P(Z≦z)」「下側累積」とあれば下側累積です。見出しで迷うときは、z=1.96の行の値が0.025なのか0.975なのかで見分けられます。同じ「正規分布表」でも、表によって形式が違うので、数値を引く前に定義を確かめます。
両側検定のときは表のどこを見る？
両側の有意水準を2で割った片側の確率を使います。両側5%なら上側2.5%です。標準正規分布なら1.96、自由度24のt分布なら2.064が、上側2.5%に当たる値です。
電卓で計算した値は、表に載っていない値になったら？
表の行・列に載る値は飛び飛びなので、載っていない値は近い2つの値のあいだにあると読みます。たとえばz=1.96ちょうどでなくても、1.96より大きければ上側確率は2.5%より小さい、と大小で判断できます。棄却するかどうかの判断なら、臨界値と大小を比べるだけで足ります。
表の使い方は、いつ練習すればいい？
推測統計の章（標本分布、推定、検定）を学ぶときに、計算と表引きを組にして練習します。電卓の条件は四則演算・百分率・平方根に限られるため、検定統計量の計算は電卓、判定は表と役割を分けると本番の流れに近づきます。