統計検定2,3,4級対策 ロードマップ
基礎編：データの理解と表現
データの種類を識別する
量的変数と質的変数の違いを学ぶ
4つの尺度を理解する
名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度の特徴
母集団と標本の関係
統計的推論の基礎を学ぶ
サンプリング方法の種類
無作為抽出、層化抽出、クラスター抽出を比較する
実験計画の基本
観察研究と実験研究の違いを知る
交絡因子の制御
ランダム化とマッチングの手法を学ぶ
1変数データのグラフ表現（その1）
ヒストグラムの作成と解釈
1変数データのグラフ表現（その2）
棒グラフと円グラフの適切な使用法
2変数データのグラフ表現（その1）
散布図の作成と解釈
2変数データのグラフ表現（その2）
バブルチャートとモザイクプロットの活用
度数分布表の作成
クラス分けとヒストグラムの関係
累積度数分布
データの累積的な特徴を視覚化する
記述統計編：データの要約と特徴抽出
平均値の種類と特徴
算術平均、幾何平均、調和平均の比較
中央値と最頻値の活用
非対称分布での代表値の選択
四分位数と四分位範囲
データの散らばりを頑健に測定する
分散の計算と性質
データのばらつきを数値化する
標準偏差の解釈と応用
正規分布との関連を理解する
変動係数の活用
異なる単位のデータを比較する
歪度と尖度
分布の形状を数値化する
箱ひげ図の作成と解釈
データの分布を視覚的に要約する
外れ値の検出手法
統計的手法による異常値の特定
外れ値の処理方法
分析目的に応じた外れ値の扱い方
確率論基礎編：不確実性の数学的表現
確率の基本概念
事象と確率空間を理解する
条件付き確率の計算
部分情報下での確率評価
ベイズの定理とその応用
事前確率と事後確率の関係を学ぶ
確率変数の基礎
離散型と連続型の違いを理解する
確率分布関数と確率密度関数
確率を数学的に表現する方法
期待値の計算と性質
確率変数の平均を求める
分散と標準偏差の確率論的解釈
確率分布のばらつきを数値化する
確率変数の独立性
複数の事象間の関係を理解する
確率分布編：代表的な確率モデル
ベルヌーイ試行と二項分布
成功・失敗の繰り返しを表現する
ポアソン分布の特徴と応用
まれに起こる事象の確率を扱う
幾何分布と負の二項分布
初めての成功までの試行回数を扱う
一様分布の性質
ランダム性の基本モデルを学ぶ
正規分布の特徴と重要性
自然界に現れる代表的な分布を知る
標準正規分布と確率計算
正規分布表の使い方を学ぶ
指数分布と待ち時間問題
連続的な待ち時間をモデル化する
χ²分布、t分布、F分布の概要
統計的推測で用いられる分布を知る
推測統計編：データから母集団を推測する
点推定の基本概念
標本統計量から母数を推定する
区間推定の考え方
推定値の不確実性を定量化する
母平均の区間推定（大標本の場合）
正規近似を用いた信頼区間の構成
母平均の区間推定（小標本の場合）
t分布を用いた信頼区間の構成
母比率の区間推定
二項分布の正規近似を利用する
必要サンプルサイズの決定
望ましい精度を得るためのサンプル数
統計的仮説検定の基本
帰無仮説と対立仮説、有意水準を理解する
第一種の過誤と第二種の過誤
統計的検定における2種類の誤りを学ぶ
検出力と効果量
適切なサンプルサイズの決定方法
z検定の理論と応用
大標本における平均値の検定
t検定（1標本）
小標本における平均値の検定
対応のあるt検定
繰り返し測定データの分析
対応のないt検定
2群間の平均値比較
分散の検定（F検定）
2群間の分散の違いを検証する
等分散性の検定
分散分析の前提条件を確認する
一元配置分散分析
3群以上の平均値の差を検定する
二元配置分散分析
2つの要因の効果を同時に検証する
カイ二乗検定（適合度の検定）
理論的分布との適合を検証する
カイ二乗検定（独立性の検定）
2変数間の関連性を検証する
相関と回帰分析編：変数間の関係を探る
相関分析の基礎
2変数間の関係性を数値化する
ピアソンの積率相関係数
最も一般的な相関係数の計算と解釈
スピアマンの順位相関係数
順序データの相関を測定する
相関と因果関係
相関関係と因果関係の違いを理解する
単回帰分析の基礎
1つの説明変数による予測モデル
最小二乗法
回帰直線を求める方法
回帰係数の解釈
傾きと切片の意味を理解する
決定係数と相関係数の関係
モデルの当てはまりの良さを評価する
重回帰分析の基本
複数の説明変数を用いた予測
多重共線性
説明変数間の強い相関がもたらす問題
ダミー変数の利用
カテゴリカル変数を回帰分析に組み込む
残差分析
回帰モデルの妥当性を確認する
ロジスティック回帰分析の基礎
二値データの予測モデル
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