統計的バイアス

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。

データの収集や分析の方法が原因で、推定や分析の結果が真の値から一定の方向にずれること。調査対象の選び方による選択バイアスや、回答・測定の誤りによる情報バイアスなどがある。

データの収集や測定の過程で生じる系統的な偏り。対象の選び方による選択バイアス、測り方による情報バイアス、第三の要因による交絡バイアスなどがある。

データの収集、測定、分析の過程で生じる、真の値からの系統的な偏り。標本の選び方による選択バイアス、測定や回答の誤りによる情報バイアス、第3の要因が影響する交絡バイアスなどがあり、標本を増やしても解消しない点で偶然の誤差と異なる。研究の設計や無作為化、統計的な調整で抑える。

データの収集や分析の方法に起因して、推定値や分析結果が真の値から系統的にずれること。調査に応じやすい人だけが回答する選択バイアス、生き残った対象だけを見る生存者バイアス、測定方法による測定バイアスなどがあり、標本を増やしても解消しない。

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。

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。