サンプリング

母集団から一部のデータ（標本）を取り出すこと。無作為抽出（ランダムサンプリング）が基本で、標本の特性から母集団の特性を推定する統計的推測の基礎となる。

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。

データの収集や分析において、系統的な偏りが生じること。標本の偏り（選択バイアス）や測定方法の偏り（測定バイアス）などがあり、分析結果の妥当性を損なう原因となる。

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。

二つのデータに強い相関があるように見えても、実際は共通の別の要因（第三の変数）によって生じている見かけ上の相関。相関があることを因果関係と早合点しないための注意点として問われる。

二つ以上の分類項目についてデータの度数を集計し、行と列の表にまとめたもの。クロス集計表と同じ形式で、項目間に関連があるかどうかを調べる独立性の検定の対象になる。

身長や売上高のように数値として測れ、四則演算や平均の計算に意味があるデータ。数値の大小や差に意味があり、ヒストグラムや散布図での分析に適する。

性別や血液型、満足度の区分のように、分類やカテゴリを表すデータ。数値を割り当てても平均には意味がなく、度数の集計やクロス集計表による分析を行う。