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  "format": "shikakustudy-deck",
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  "slug": "toukei2-chonyumon-tango",
  "title": "統計検定2級 超入門",
  "examName": "統計検定2級",
  "cards": [
    {
      "front": "CBT",
      "back": "コンピュータ上で受験する方式。通年・全国のテストセンターで実施。"
    },
    {
      "front": "出題範囲表",
      "back": "公式が公開する1ページのPDF。10大項目・27小項目・145語。"
    },
    {
      "front": "大項目",
      "back": "出題範囲表の最上位の区分。10本。"
    },
    {
      "front": "小項目",
      "back": "大項目の下位区分。27本。"
    },
    {
      "front": "スコアレポート",
      "back": "試験終了直後に画面表示される結果。"
    },
    {
      "front": "母集団",
      "back": "知りたい対象の全体。"
    },
    {
      "front": "標本",
      "back": "母集団から取り出した一部。"
    },
    {
      "front": "量的変数",
      "back": "数として測れる変数（身長、点数）"
    },
    {
      "front": "質的変数",
      "back": "カテゴリで表す変数（性別、血液型）"
    },
    {
      "front": "度数分布表",
      "back": "階級ごとの個数をまとめた表。"
    },
    {
      "front": "ヒストグラム",
      "back": "度数分布を柱で表した図。棒の間を空けない。"
    },
    {
      "front": "平均値",
      "back": "すべての値の合計を個数で割った値。"
    },
    {
      "front": "中央値",
      "back": "順位で真ん中にあたる値。外れ値に強い。"
    },
    {
      "front": "最頻値",
      "back": "最も多く現れる値。"
    },
    {
      "front": "分散",
      "back": "偏差の二乗の平均。散らばりの指標。"
    },
    {
      "front": "標準偏差",
      "back": "分散の平方根。単位が元データと揃う。"
    },
    {
      "front": "不偏分散",
      "back": "偏差平方和を n−1 で割ったもの。"
    },
    {
      "front": "変動係数",
      "back": "標準偏差 ÷ 平均。単位の違うデータを比べる。"
    },
    {
      "front": "四分位範囲",
      "back": "第3四分位数 − 第1四分位数。真ん中50パーセントの幅。"
    },
    {
      "front": "箱ひげ図",
      "back": "5つの数字（最小・Q1・中央・Q3・最大）で描く図。"
    },
    {
      "front": "歪度",
      "back": "分布の左右の非対称さ。"
    },
    {
      "front": "尖度",
      "back": "分布の尖り具合。"
    },
    {
      "front": "ローレンツ曲線",
      "back": "累積比率で不平等を表す曲線。"
    },
    {
      "front": "ジニ係数",
      "back": "ローレンツ曲線から求める不平等の指標。0から1。"
    },
    {
      "front": "z得点",
      "back": "（値 − 平均）÷ 標準偏差。標準化した値。"
    },
    {
      "front": "偏差値",
      "back": "z得点 × 10 + 50。"
    },
    {
      "front": "散布図",
      "back": "2変数の関係を点で表した図。"
    },
    {
      "front": "共分散",
      "back": "2変数が一緒に動く度合い。単位が残る。"
    },
    {
      "front": "相関係数",
      "back": "共分散を標準偏差で割ったもの。−1から1。"
    },
    {
      "front": "みかけの相関",
      "back": "第三の変数によって現れる相関。擬相関。"
    },
    {
      "front": "交絡因子",
      "back": "両方の変数に影響する第三の変数。"
    },
    {
      "front": "偏相関係数",
      "back": "第三の変数の影響を除いた相関係数。"
    },
    {
      "front": "単回帰",
      "back": "説明変数1つで目的変数を予測するモデル。"
    },
    {
      "front": "最小二乗法",
      "back": "残差の二乗和を最小にする直線の引き方。"
    },
    {
      "front": "残差",
      "back": "実測値 − 予測値。"
    },
    {
      "front": "決定係数",
      "back": "yの変動のうちxで説明できた割合。単回帰では相関係数の二乗。"
    },
    {
      "front": "自由度調整済み決定係数",
      "back": "説明変数の数でペナルティをかけた決定係数。"
    },
    {
      "front": "時系列",
      "back": "時間の順に並んだデータ。"
    },
    {
      "front": "移動平均",
      "back": "一定期間ずつ平均して滑らかにする方法。"
    },
    {
      "front": "幾何平均",
      "back": "成長率や比率の平均に使う。"
    },
    {
      "front": "指数",
      "back": "ある時点を100として比較する値。"
    },
    {
      "front": "ラスパイレス指数",
      "back": "基準時の数量で重みを付けた物価指数。"
    },
    {
      "front": "全数調査",
      "back": "母集団すべてを調べる。"
    },
    {
      "front": "標本調査",
      "back": "一部を抜き出して調べる。"
    },
    {
      "front": "単純無作為抽出",
      "back": "母集団全体から偶然に選ぶ。"
    },
    {
      "front": "層化抽出法",
      "back": "均質な層に分け、すべての層から抽出する。"
    },
    {
      "front": "クラスター抽出法",
      "back": "集落を選び、その中を全数調べる。"
    },
    {
      "front": "系統抽出法",
      "back": "一定間隔で抽出する。"
    },
    {
      "front": "標本誤差",
      "back": "標本が一部であることによる偶然のずれ。nを増やすと減る。"
    },
    {
      "front": "偏り（バイアス）",
      "back": "抽出や測定の方法に起因するずれ。nを増やしても消えない。"
    },
    {
      "front": "観察研究",
      "back": "介入せずに観察する。"
    },
    {
      "front": "実験研究",
      "back": "割り当てを操作して比較する。"
    },
    {
      "front": "フィッシャーの3原則",
      "back": "反復・無作為化・局所管理。"
    },
    {
      "front": "一元配置実験",
      "back": "1つの要因の水準を比較する実験。"
    },
    {
      "front": "二元配置実験",
      "back": "2つの要因を組み合わせて比較する実験。"
    },
    {
      "front": "分散分析",
      "back": "群間と群内の変動を比べて差を判定する手法。"
    },
    {
      "front": "F比",
      "back": "群間の平均平方 ÷ 群内の平均平方。"
    },
    {
      "front": "事象",
      "back": "起こりうる出来事。"
    },
    {
      "front": "排反",
      "back": "同時には起こらない関係。"
    },
    {
      "front": "独立",
      "back": "一方の結果が他方の確率を変えない関係。"
    },
    {
      "front": "加法定理",
      "back": "AまたはBの確率を求める。"
    },
    {
      "front": "乗法定理",
      "back": "AかつBの確率を求める。"
    },
    {
      "front": "条件付き確率",
      "back": "Aが起きたもとでのBの確率。"
    },
    {
      "front": "ベイズの定理",
      "back": "条件付き確率の向きを入れ替える。"
    },
    {
      "front": "確率変数",
      "back": "値が決まっていない変数。"
    },
    {
      "front": "期待値",
      "back": "確率変数の平均。E(X)"
    },
    {
      "front": "確率分布",
      "back": "確率変数がどの値をどの確率で取るか。"
    },
    {
      "front": "確率密度関数",
      "back": "連続型の分布。面積が確率になる。"
    },
    {
      "front": "二項分布",
      "back": "成功確率pの試行をn回。期待値np、分散np(1−p)"
    },
    {
      "front": "ポアソン分布",
      "back": "一定時間内の発生回数。期待値と分散がともにλ。"
    },
    {
      "front": "正規分布",
      "back": "左右対称の釣鐘型。±1σに約68パーセント。"
    },
    {
      "front": "標準正規分布",
      "back": "平均0、分散1の正規分布。"
    },
    {
      "front": "標本分布",
      "back": "標本統計量そのものの分布。"
    },
    {
      "front": "標準誤差",
      "back": "標本平均の標準偏差。母標準偏差 ÷ ルートn。"
    },
    {
      "front": "大数の法則",
      "back": "標本平均が母平均に近づく。"
    },
    {
      "front": "中心極限定理",
      "back": "標本平均の分布が正規分布に近づく。"
    },
    {
      "front": "t分布",
      "back": "母分散が未知のときに使う。裾が厚い。"
    },
    {
      "front": "カイ二乗分布",
      "back": "分散や度数の検定に使う。"
    },
    {
      "front": "F分布",
      "back": "2つの分散の比に使う。"
    },
    {
      "front": "点推定",
      "back": "母数を1つの値で推定する。"
    },
    {
      "front": "区間推定",
      "back": "母数を幅で推定する。"
    },
    {
      "front": "不偏性",
      "back": "推定量の期待値が母数に一致する性質。"
    },
    {
      "front": "一致性",
      "back": "標本を大きくすると母数に近づく性質。"
    },
    {
      "front": "信頼区間",
      "back": "同じ方法で作れば一定割合が母数を含む区間。"
    },
    {
      "front": "信頼係数",
      "back": "95パーセントなどの割合。"
    },
    {
      "front": "帰無仮説",
      "back": "差が無いという仮説。棄却の対象。"
    },
    {
      "front": "対立仮説",
      "back": "差があるという仮説。"
    },
    {
      "front": "有意水準",
      "back": "帰無仮説を棄却する基準。αで表す。"
    },
    {
      "front": "棄却域",
      "back": "検定統計量が入ると帰無仮説を棄却する範囲。"
    },
    {
      "front": "p値",
      "back": "帰無仮説のもとで、観測以上に極端なことが起きる確率。"
    },
    {
      "front": "両側検定",
      "back": "差があるかを問う。棄却域が両端。"
    },
    {
      "front": "片側検定",
      "back": "大きいか（小さいか）を問う。棄却域が片端。"
    },
    {
      "front": "第1種の過誤",
      "back": "差が無いのに有ると判断する誤り。確率はα。"
    },
    {
      "front": "第2種の過誤",
      "back": "差が有るのに無いと判断する誤り。確率はβ。"
    },
    {
      "front": "検出力",
      "back": "1 − β。差を正しく見つける確率。"
    },
    {
      "front": "適合度検定",
      "back": "観測度数が想定した分布に合うかを見る。"
    },
    {
      "front": "独立性の検定",
      "back": "2つのカテゴリに関係があるかを見る。"
    },
    {
      "front": "重回帰",
      "back": "説明変数が2つ以上の回帰。"
    },
    {
      "front": "偏回帰係数",
      "back": "他の説明変数を一定にしたときの効果。"
    },
    {
      "front": "多重共線性",
      "back": "説明変数どうしが強く相関して係数が不安定になる現象。"
    },
    {
      "front": "5",
      "back": "約 2.57。"
    },
    {
      "front": "10",
      "back": "約 2.23。"
    },
    {
      "front": "15",
      "back": "約 2.13。"
    },
    {
      "front": "30",
      "back": "約 2.04。"
    },
    {
      "front": "順",
      "back": "確認すること。"
    },
    {
      "front": "1",
      "back": "どの分布か（枝分かれ表で決める）"
    },
    {
      "front": "2",
      "back": "自由度はいくつか。"
    },
    {
      "front": "3",
      "back": "片側か両側か。"
    },
    {
      "front": "4",
      "back": "両側なら、有意水準を2で割ったか。"
    },
    {
      "front": "身近な統計",
      "back": "データソース、公的統計。"
    },
    {
      "front": "カテゴリカルデータ",
      "back": "度数表、2元クロス表。"
    },
    {
      "front": "実験",
      "back": "実験のデザイン、フィッシャーの3原則。"
    },
    {
      "front": "適合度・独立性の検定",
      "back": "適合度検定、独立性の検定。"
    },
    {
      "front": "統計ソフトウェアの活用",
      "back": "計算出力の活用、問題解決への活用。"
    },
    {
      "front": "模擬試験の形式",
      "back": "30問以上（本試験は35問程度）"
    },
    {
      "front": "基準",
      "back": "2回連続して75パーセント以上。"
    },
    {
      "front": "血液型や満足度のデータ",
      "back": "質的変数。平均は使えない。"
    },
    {
      "front": "右に裾が長い",
      "back": "平均 > 中央値。歪度は正。"
    },
    {
      "front": "母集団の分散を推定したい",
      "back": "不偏分散（n-1で割る）"
    },
    {
      "front": "真ん中50%の散らばり",
      "back": "四分位範囲（IQR）"
    },
    {
      "front": "所得の不平等を測りたい",
      "back": "ローレンツ曲線とジニ係数。"
    },
    {
      "front": "違う科目の成績を比べたい",
      "back": "標準化（z得点）"
    },
    {
      "front": "右上がりに並ぶ",
      "back": "正の相関。一方が大きいと他方も大きい。"
    },
    {
      "front": "右下がりに並ぶ",
      "back": "負の相関。一方が大きいと他方は小さい。"
    },
    {
      "front": "曲線を描く",
      "back": "直線の相関係数では捉えられない関係がある。"
    },
    {
      "front": "+1 に近い",
      "back": "強い正の相関（直線的）"
    },
    {
      "front": "+0.7 前後",
      "back": "かなりの正の相関。"
    },
    {
      "front": "0 に近い",
      "back": "直線的な関係が無い。"
    },
    {
      "front": "−0.7 前後",
      "back": "かなりの負の相関。"
    },
    {
      "front": "−1 に近い",
      "back": "強い負の相関。"
    },
    {
      "front": "二つの量的変数の関係を見たい",
      "back": "散布図 → 相関係数。"
    },
    {
      "front": "相関係数の範囲",
      "back": "−1 から +1。"
    },
    {
      "front": "曲線的な関係がある",
      "back": "相関係数では捉えられない。散布図を見る。"
    },
    {
      "front": "相関はあるが因果は疑わしい",
      "back": "みかけの相関（擬相関）。交絡因子を疑う。"
    },
    {
      "front": "第三の変数の影響を除きたい",
      "back": "偏相関係数、または層別した散布図。"
    },
    {
      "front": "質的変数どうしの関係",
      "back": "2元クロス表（→ 第7章の独立性の検定）"
    },
    {
      "front": "関係を式で表して予測したい",
      "back": "単回帰（最小二乗法）"
    },
    {
      "front": "どれだけ説明できたか",
      "back": "決定係数（単回帰では相関係数の二乗）"
    },
    {
      "front": "直線のあてはめが適切か確かめたい",
      "back": "残差プロット。"
    },
    {
      "front": "残差に模様がある",
      "back": "変数変換を検討する。"
    },
    {
      "front": "成長率の平均を出したい",
      "back": "幾何平均（算術平均ではない）"
    },
    {
      "front": "群内の平方和を求めよ",
      "back": "全体 − 群間。"
    },
    {
      "front": "群内の自由度を求めよ",
      "back": "全データ数 − 群の数。"
    },
    {
      "front": "平均平方を求めよ",
      "back": "平方和 ÷ 自由度。"
    },
    {
      "front": "F比を求めよ",
      "back": "群間の平均平方 ÷ 群内の平均平方。"
    },
    {
      "front": "有意か判定せよ",
      "back": "F分布表の上側確率点と比べる。"
    },
    {
      "front": "因果関係を言いたい",
      "back": "実験研究（ランダムに割り当てる）"
    },
    {
      "front": "観察データから因果は言えるか",
      "back": "言えない。交絡因子が残る。"
    },
    {
      "front": "標本を大きくしても消えないもの",
      "back": "偏り（バイアス）"
    },
    {
      "front": "実験の3原則",
      "back": "反復、無作為化、局所管理（ブロック化）"
    },
    {
      "front": "日当たりの影響を除いて肥料を比べたい",
      "back": "局所管理（ブロック化）"
    },
    {
      "front": "3群以上の平均に差があるか",
      "back": "分散分析（F比）"
    },
    {
      "front": "3群でt検定を3回してはいけない理由",
      "back": "誤りの確率（第1種の過誤）が上がるため。"
    },
    {
      "front": "陽性のとき実際に病気である確率",
      "back": "ベイズの定理。"
    },
    {
      "front": "E(aX + b)",
      "back": "a E(X) + b。"
    },
    {
      "front": "V(aX + b)",
      "back": "a² V(X)（bは効かない）"
    },
    {
      "front": "独立なXとYの差の分散",
      "back": "V(X) + V(Y)（引き算でも足す）"
    },
    {
      "front": "n回試行の成功回数",
      "back": "二項分布。期待値 np、分散 np(1−p)"
    },
    {
      "front": "まれな事象の発生回数",
      "back": "ポアソン分布。期待値＝分散＝λ。"
    },
    {
      "front": "標本平均のばらつき",
      "back": "標準誤差＝母標準偏差÷ルートn。"
    },
    {
      "front": "標本を4倍にすると標準誤差は",
      "back": "半分になる（ルートで効く）"
    },
    {
      "front": "母集団の形によらず平均が正規分布に近づく",
      "back": "中心極限定理。"
    },
    {
      "front": "分散に関する推定・検定",
      "back": "カイ二乗分布。"
    },
    {
      "front": "95%信頼区間で引く確率点",
      "back": "上側2.5%点（両側に2.5%ずつ）"
    },
    {
      "front": "n−1で割る理由",
      "back": "不偏性を持たせるため。"
    },
    {
      "front": "信頼係数を95%から99%に上げると",
      "back": "幅は広くなる。"
    },
    {
      "front": "母分散の推定",
      "back": "カイ二乗（左右非対称なので上下で別の点）"
    },
    {
      "front": "2つの母分散を比べる",
      "back": "差ではなく「比」。F分布。"
    },
    {
      "front": "母平均の差の標準誤差",
      "back": "2つの分散を足してルート。"
    },
    {
      "front": "誤差を半分にしたい",
      "back": "標本サイズを4倍にする。"
    },
    {
      "front": "差が無いのにあると言う誤り",
      "back": "第1種の過誤（α）"
    },
    {
      "front": "差があるのに無いと言う誤り",
      "back": "第2種の過誤（β）"
    },
    {
      "front": "有意水準を下げると",
      "back": "第1種の過誤は減り、第2種は増える。"
    },
    {
      "front": "両方の誤りを減らしたい",
      "back": "標本サイズを大きくする。"
    },
    {
      "front": "5%両側検定で引く確率点",
      "back": "上側2.5%点。"
    },
    {
      "front": "想定した分布に合っているか",
      "back": "適合度検定（自由度 k−1）"
    },
    {
      "front": "2つの質的変数に関連があるか",
      "back": "独立性の検定（自由度 (行−1)(列−1)）"
    },
    {
      "front": "独立性の検定の期待度数",
      "back": "(行合計×列合計)÷全体。"
    },
    {
      "front": "3群以上の平均の差",
      "back": "分散分析（F比）"
    },
    {
      "front": "重回帰でモデルを比べる指標",
      "back": "自由度調整済み決定係数。"
    },
    {
      "front": "カテゴリがk個のダミー変数",
      "back": "k−1個作る。"
    }
  ]
}