標本抽出

母集団から一部の標本（サンプル）を抽出して調査・分析を行う手法。全数調査が困難な場合に、統計的に有効な結論を導くために用いられる。無作為抽出法や層別抽出法などがある。

母集団から一部の標本（サンプル）を抽出して調査・分析を行う手法。全数調査が困難な場合に、統計的に有効な結論を導くために用いられる。無作為抽出法や層別抽出法などがある。

調査の対象となる集団（母集団）全体を調べる代わりに、その一部（標本）を選び出すこと。偏りなく選ぶ無作為抽出が基本で、単純無作為抽出、層別抽出、系統抽出、集落抽出などの方法がある。選び方に偏りがあると、標本から推定した結果が母集団の実態とずれる。

統計的な調査や分析の対象となるデータ全体の集合。調査対象の全体を指し、全数調査が困難な場合は母集団から標本を抽出して推定を行う。

説明変数と目的変数の関係を数式（回帰式）で表現し、予測や要因分析を行う統計手法。説明変数が1つの単回帰分析と、複数の重回帰分析がある。将来の予測やデータ分析に広く用いられる。

2つの変数間に見られる関連性の度合い。正の相関（一方が増えると他方も増える）と負の相関（一方が増えると他方は減る）がある。相関があっても因果関係があるとは限らない点に注意が必要。

ある仮説が統計的に正しいかどうかを、データに基づいて判定する手法。帰無仮説と対立仮説を立て、有意水準を設定してデータの検定統計量から判定を行う。

仮説検定において、帰無仮説を棄却する基準となる確率。一般的に5%（0.05）や1%（0.01）が用いられる。有意水準以下の確率で起こる事象が観測された場合、帰無仮説を棄却する。

観測値と予測値の差（残差）の2乗の合計が最小になるように、直線や曲線の係数を決める方法。回帰分析で回帰式を求める代表的な手法であり、表計算ソフトの近似曲線もこれを使っている。