統計検定3級の重要用語集50選【頻出キーワード解説】

統計検定3級試験で頻出する重要用語50語を4章別に網羅解説。試験前の知識整理に最適です。

※受験料・試験日程・合格基準等は改定される場合があります。最新情報は必ず統計検定の公式情報でご確認ください。

第1章 データの要約（17語）

量的データ

数値で表されるデータ。離散変数（人数・個数）と連続変数（身長・時間）に分類される。

質的データ

カテゴリで表されるデータ。血液型・性別・好き嫌いなど。集計には度数を用いる。

名義尺度

区別のみが可能な尺度。血液型・電話番号など。大小比較は意味を持たない。

順序尺度

順序関係が定義できる尺度。成績ランクA/B/Cやアンケートの5段階評価など。

間隔尺度

差に意味がある尺度。摂氏温度・西暦など。比には意味を持たない（0が絶対零ではない）。

比例尺度

差にも比にも意味がある尺度。身長・体重・所得など。絶対的な0が存在する。

度数分布

データを階級ごとに区切り、各階級の度数（個数）を整理した表。

階級値

各階級の中央の値。例: 60〜70点の階級値は65点。階級を代表する値として平均計算等に用いる。

累積相対度数

相対度数（割合）を最小階級から順次足し上げた値。最後は1.0になる。

ヒストグラム

量的データの度数分布を階級別の柱状グラフで可視化した図。隣り合う柱は密着して描く。

平均値

データの総和÷個数。算術平均。外れ値の影響を受けやすい。

中央値

データを大小順に並べた中央の値。外れ値に強い代表値。データ数が偶数なら中央2値の平均。

最頻値

データの中で最も頻出する値。カテゴリカルデータでも使用できる代表値。

分散

各データと平均の差（偏差）の2乗の平均。データのばらつきを表す。単位はデータ単位の2乗。

標準偏差

分散の正の平方根。データと同じ単位でばらつきを表せる直感的な指標。

四分位範囲

IQR = Q3 - Q1。データの中央50%が含まれる範囲。外れ値に強いばらつき指標。

箱ひげ図

最小値・第1四分位・中央値・第3四分位・最大値の5数要約を視覚化した図。外れ値の検出にも有効。

第1章 補足＋第2章 場合の数と確率（合計13語）

標準化

z = (X - μ) / σ により、平均0・標準偏差1に変換する処理。異なるスケールの比較に有用。

z得点

標準化されたデータ。平均からの距離を標準偏差単位で測る。

偏差値

z得点を10倍して50を足した値。学力評価で広く使われる相対指標。

相関係数

ピアソンの相関係数 r。-1 ≤ r ≤ 1 の範囲で2変数の直線関係の強さを表す。

共分散

Cov(X,Y) = E[(X-E[X])(Y-E[Y])]。2変数の同時変動の大きさ。単位はXとYの積。

疑似相関

2変数に直接の因果がないのに第三変数（交絡因子）の影響で相関が見える現象。

クロス集計表

2つのカテゴリ変数の度数を行と列で整理した表。分割表ともいう。

順列

nPr = n!/(n-r)!。n個からr個を順序を区別して並べる場合の数。

組合せ

nCr = n!/(r!(n-r)!)。n個からr個を順序を区別せず選ぶ場合の数。

余事象

事象Aが起こらない事象 A^c。P(A^c) = 1 - P(A)。

条件付き確率

P(A|B) = P(A∩B)/P(B)。事象Bが起きた条件下での事象Aの確率。

独立事象

P(A∩B) = P(A)×P(B) を満たす2事象。一方の発生が他方に影響しない。

反復試行

独立な試行を同条件でn回繰り返すこと。確率は nCr p^r (1-p)^(n-r)。二項分布の基礎。

第3章 確率分布（7語）

期待値

E[X] = Σ x P(X=x)。確率変数の平均値。長期的に観測される平均的な値。

二項分布

B(n,p)。独立試行をn回行ったときの成功回数の分布。E[X]=np、V[X]=np(1-p)。

ポアソン分布

Po(λ)。一定時間内の稀な事象の発生回数の分布。E[X] = V[X] = λ。

正規分布

N(μ, σ²)。左右対称の釣鐘型分布。自然・社会現象で頻出する最重要分布。

標準正規分布

N(0,1)。平均0・分散1の正規分布。z表で確率を読み取る。

中心極限定理

標本サイズnを大きくすると、標本平均の分布が正規分布N(μ, σ²/n)に近づく定理。

大数の法則

標本サイズn→∞のとき、標本平均が母平均μに確率収束する法則。

第4章 統計的推測とデータの読み取り（9語）

母集団

調査対象とする全体集合。Population。例: 日本の有権者全体。

標本

母集団から抽出された一部のデータ。Sample。標本から母集団の性質を推測する。

無作為抽出

母集団の各個体を等確率で抽出する方法。偏りのない標本を得るための原則。

標本平均

X̄ = Σxi/n。標本から計算した平均値。母平均μの不偏推定量となる。

信頼区間

母数を区間として推定したもの。例: 95%信頼区間は同手順を繰返した場合に約95%が母数を含む。

帰無仮説

H₀。検定で棄却を目指す仮説。「差がない」「効果がない」などの主張。

対立仮説

H₁。研究者が主張したい仮説。帰無仮説の棄却で支持される。

有意水準

α。帰無仮説を誤って棄却する確率の上限。慣例的に0.05または0.01を用いる。

p値

帰無仮説のもとで、観測値以上に極端な結果が得られる確率。小さいほど帰無仮説への反証が強い。

公的統計・実データ読み取り関連（補足）

CPI（消費者物価指数）

家計の消費する商品・サービスの価格変動を測る指数。総務省が毎月公表する基幹統計。

基幹統計

統計法に定められた特に重要な統計。国勢統計・国民経済計算・労働力調査等が該当する。

e-Stat

政府統計の総合窓口。各省庁の公的統計データを一元的に検索・ダウンロードできるサイト。

国勢調査

5年ごとに実施される日本最大の人口・世帯統計調査。すべての世帯が回答対象。

用語集の活用法・関連学習リソース

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• 過去問の傾向と対策 — 用語が問題でどう問われるか確認
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