統計ギャラリー

2026/6/24

統計学は、データから正しく物事を判断するための学問です。
この統計ギャラリーでは、高校レベルから大学初級、さらに実践的な統計解析まで、順番に学べるように構成しています。1回約10分で読める内容を目標にしています。

【対象】 ・高校生 ・大学生 ・大学院生 ・研究者 ・データ分析に興味のある方

第1部 統計の世界へようこそ（高校生レベル）

  1. 統計って何？
  2. なぜ統計を学ぶの？
  3. データには種類がある
  4. 母集団と標本
  5. 全数調査と標本調査
  6. バイアスとは何か
  7. データの集め方
  8. 統計でよくある誤解
  9. 相関と因果は違う
  10. 統計リテラシーとは

第2部 データを眺めてみよう（高校～大学初級）

ここでは記述統計です。

  1. 度数分布表
  2. ヒストグラム
  3. 棒グラフ・円グラフ・折れ線グラフ
  4. 平均値
  5. 中央値
  6. 最頻値
  7. 四分位数
  8. 箱ひげ図
  9. 範囲
  10. 分散
  11. 標準偏差
  12. 偏差値
  13. 外れ値
  14. 正規分布
  15. 歪んだ分布

第3部 統計的推測（大学初級）

ここから推測統計に入ります。

  1. 確率とは
  2. 条件付き確率
  3. ベイズの考え方
  4. 標本分布
  5. 中心極限定理
  6. 標準誤差
  7. 信頼区間
  8. 仮説検定とは
  9. 帰無仮説
  10. 対立仮説
  11. p値とは
  12. 有意水準
  13. 第一種・第二種過誤
  14. 検出力
  15. 効果量

第4部 統計解析（大学・大学院）

分析手法を学びます。

  1. 相関係数
  2. 散布図
  3. 単回帰分析
  4. 重回帰分析
  5. t検定
  6. 対応のあるt検定
  7. 分散分析
  8. χ²検定
  9. Fisherの正確確率検定
  10. ノンパラメトリック検定
  11. Mann-Whitney検定
  12. Wilcoxon検定
  13. Kruskal-Wallis検定
  14. ロジスティック回帰
  15. 主成分分析
  16. 因子分析
  17. クラスター分析
  18. 判別分析
  19. 生存時間解析
  20. メタ分析

第5部 実践統計（大学院・研究・実務）

実際に研究で使う内容です。

  1. 研究デザイン
  2. サンプルサイズ設計
  3. ランダム化
  4. 欠測値
  5. 多重比較
  6. 再現性問題
  7. オープンサイエンス
  8. AI時代の統計
  9. 機械学習と統計学
  10. 因果推論
  11. ベイズ統計
  12. モンテカルロシミュレーション
  13. ブートストラップ
  14. シミュレーション研究
  15. 統計ソフトの選び方
  16. Excelで統計
  17. R入門
  18. Python入門
  19. SPSS入門
  20. 統計結果の読み方

特別編

実務や資格試験にもつながるテーマです。

AIは統計学を不要にするのか

統計検定とは

統計調査士とは

専門統計調査士とは

公的統計の読み方

国勢調査を使ってみよう

e-Stat活用法

科研費データを分析してみる

OpenAlexで研究分析

アンケートの作り方

卒論・修論の統計解析

論文の統計を読むコツ

p値だけでは不十分なのか

「有意差なし」は何を意味するのか

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