平成 30 年告示高等学校学習指導要領に対応した
令和７年度大学入学共通テストからの出題教科・科目

情報
サンプル問題作成の趣旨
本サンプル問題は，平成 30 年告示高等学校学習指導要領に対応して，令和７年度大学入学共通テストから新たに試験科目として設定することを検討している『情報』に関する試験問題について，具体的なイメージを共有するために作成・公表するものです。今後，大学入学者選抜としての適切な出題について引き続き検討することとしています。
本サンプル問題は，平成 30 年に改訂された高等学校学習指導要領「情報Ⅰ」に基づいて作成したものです。
本サンプル問題は，具体的なイメージの共有のために作成したものであるた
め，以下の点に十分御留意いただきますようお願いします。
・「情報Ⅰ」の内容のうちの一部を出題範囲として作成したものであり，「情報Ⅰ」の全ての内容を網羅しているものではありません。
・「情報Ⅰ」の教科書の検定中に作成した問題であるため，本サンプル問題は教科書と照合したものではありません。
・『情報』の問題構成は未確定であり，今後，検討されるものであるため，本サンプル問題の構成は，実際の問題セットをイメージしたものではありません。
・本サンプル問題は専門家により作成されたものですが，過去のセンター試験
や大学入学共通テストと同様の問題作成や点検のプロセスを経たものではなく，また，実際の問題セットをイメージしたものや試験時間を考慮したものでもありません。令和７年度大学入学共通テストから『情報』が出題される際には，適切な分量と難易度のもとで問題セットが作成されることになります。
・サンプル問題であるため，Ａ４版で作成しています。

第１問
問１

次の問い(問１～４)に答えよ。

次の文章は，2011 年の東日本大震災の後にまとめられた報告書「大規模災害等緊急事態における通信確保の在り方について」の一部である。この報告書を基にした
先生と生徒の会話文を読み，空欄 ア ～ エ に入れるのに最も適当なものを，それぞれの解答群のうちから一つずつ選べ。ただし，空欄 ア ・ イ の順序は問わない。
近年の通信インフラ・ネットワークの発展により，インターネットを利用した多彩なサービス・アプリケーション（ソーシャルメディアサービス，動画配信サービ
ス，動画投稿サイト，クラウドサービス等）が登場しており，今回の震災においては，インターネットを利用した安否確認，情報共有等の新たな取組が見られた。
例えば，ａ震災直後の音声通話・メール等がつながりにくい状況において，ソーシャルメディアサービスについては，安否確認を行う手段の一つとして個人に利用されるとともに，登録者がリアルタイムに情報発信するものであることから，震災に関する情報発信・収集のための手段として，個人や公共機関等に利用され，その有効性が示された。
また，各自治体から発表されている避難者名簿等の情報を集約し検索可能とするサイト，（省略）ボランティアや支援物資の送り手と受け手のニーズを引き合わせるマッチングサイトなどインターネットを利用した付加価値のある各種サービスが提供された。
さらに，ｂ被災した自治体等に対してホームページ・メールサービスの提供や避難所の運営支援ツールをクラウド上で提供することも行われ，業務運営の確保や情報の保全にクラウドサービスが活用された。
その他，放送事業者が動画配信サイトに震災関連ニュースを提供し，インターネ
ット上で配信した事例や個人が動画中継サイト上で被災地の様子をリアルタイム
で配信した事例も見られた。
このようなインターネットの効果的な利用の一方で，今回の震災では，インター
ネット上で震災に関する様々な情報が大量に流通したことによる情報の取捨選択の必要や（省略）ｃ情報格差の発生などの課題も生じたところである。このため，
インターネットの活用事例の収集・共有に当たっては，インターネット利用に関する課題についても併せて共有できるようにすることが望ましい。
出典「大規模災害等緊急事態における通信確保の在り方について 最終取りまとめ」（一部改変）
大規模災害等緊急事態における通信確保の在り方に関する検討会（2011 年）

会話文
先生：10 年前の東日本大震災の時は，この報告書(下線ａ)にあるように電話やメールがつながりにくくなったようです。
特に固定電話がつながりにくかったようだね。
生徒：多分，利用者からの発信が急増するから回線がパンクしてしまったのではない-1-

ですか。でも SNS は利用できたのですね。
先生：通常通りとはいかなかったと思うけど，利用できたようだね。当時の固定電話の回線交換方式と違って，データ通信であるインターネット回線では ア した
り イ したりするから，SNS は災害に強いメディアとして認識されるようになったんだよ。
生徒：こういう時にメリットが生かされたのですね。じゃあ，大きな災害の時は，よく使うこの SNS アプリで連絡を取れば良いですね。
先生：様々な被害が考えられるから複数の異なるメディアで情報を伝達することを考えた方が良いと思うよ。
生徒：分かりました。また，この報告書(下線ｃ)にあるような情報格差は ウ や経済的な格差によって生じますから，周りの人たちが互いに助け合うことが大事ですね。
先生：その通りだね。
生徒：先生，ここ(下線ｂ)にあるクラウドサービスはこの頃から使われるようになったのですか。
先生：もう少し前からあったけど，この震災をきっかけに自治体での利用が広まったとも言われているよ。
生徒：それは エ からですか。
先生：それも理由の一つだね。加えて，運用コストも低く抑えることもできるし，インターネット回線があればサービスをどこでも利用できるからね。
ア ・ イ の解答群
通信経路上の機器を通信に必要な分だけ使えるように予約してパケットを送出
大量の回線を用意して大きなデータを一つにまとめたパケットを一度に送出
データを送るためのパケットが途中で欠落しても再送回線を占有しないで送信元や宛先の異なるパケットを混在させて送出一つの回線を占有して安定して相手との通信を確立
ウ の解答群ぴょう

機密性の違い信 憑 性の違い

季節の違い

エ の解答群
手元にデータをおいておけるため高い安心感を得られる
手元にある機材を追加して自由に拡張することができる
サーバを接続するプロバイダを自由に選ぶことができるサーバなどの機器を自ら設置する必要がない

-2-

世代の違い

問２ 次の文は，学習成果発表会に向けて，３人の生徒が発表で用いる図について説明したものである。内容を表現する図として最も適当なものを，後の解答群のうちから一つずつ選べ。
生徒Ａ：クラスの生徒全員の通学手段について調査し，「クラス全員」を「電車を利用する」「バスを利用する」「自転車を利用する」で分類し表現します。 オ
生徒Ｂ：より良い動画コンテンツを制作する過程について，多くの人の意見を何度も聞き，「Plan」「Do」「Check」「Action」といった流れで表現します。 カ
生徒Ｃ：家電量販店で販売されているパソコンを価格と重量に着目して，「５万円以
上・１kg 以上」「５万円以上・１kg 未満」「５万円未満・１kg 以上」「５万円未
満・１kg 未満」という区分に分類し表現します。 キ

オ ～ キ の解答群

-3-

問３

次の文章の空欄 ク ～ コ に入れるのに最も適当なものを，それぞれの解答
群のうちから一つずつ選べ。

次の図１は，モノクロの画像を 16 画素モノクロ８階調のデジタルデータに変換する手順を図にしたものである。このとき，手順２では ク ，このことを ケ 化という。手順１から３のような方法でデジタル化された画像データは， コ などのメリットがある。

手順１

手順 2

図１

110 101 100 011

6

5

4

3

5

4

3

2

4

3

2

1

100 011 010 001

3

2

1

0

011 010 001 000

手順 3

101 100 011 010

画像をデジタルデータに変換する手順

ク の解答群区画の濃淡を一定の規則に従って整数値に置き換えており
画像を等間隔の格子状の区画に分割しており整数値を二進法で表現しておりしきい値を基準に白と黒の２階調に変換しておりケ の解答群
符号

量子

標本

二値

コ の解答群
コピーを繰り返したり，伝送したりしても画質が劣化しない
ディスプレイ上で拡大してもギザギザが現れない
データを圧縮した際，圧縮方式に関係なく完全に元の画像に戻すことができる
著作権を気にすることなくコピーして多くの人に配布することができる

-4-

問４

次の先生と生徒（Ｋさん）の会話文を読み，空欄 サ ～ セソ に当てはまる数字をマークせよ。

Ｋさん：先生，今読んでいるネットワークの本の中に 192.168.1.3/24 という記述があったのですが，IP アドレスの後ろに付いている「/24」は何を意味しているのですか？
先

生：それは，ネットワーク部のビット数のことだね。

Ｋさん：ネットワーク部ってなんですか？
先

生：IPv4 方式の IP アドレスでは，ネットワーク部によって所属するネットワー
クを判別することができるんだ。例えば IP アドレス 192.168.1.3/24 の場合，
ネットワーク部のビット数は 24 で，IP アドレスを二進法で表した時の最上位ビットから 24 ビットまでがネットワーク部という意味だ。図で表すと次のよ
うになり，ホスト部を 0 にしたものをネットワークアドレスと呼び
192.168.1.0/24 と表すんだ。

IP アドレス 192.168.1.3/24
11000000 . 10101000 . 00000001 . 00000011
ホスト部
24 ビットネットワーク部
11000000 . 10101000 . 00000001 . 00000000

ネットワークアドレス→192.168.1.0/24

図２ 先生がホワイトボードに書いた説明

-5-

すべて 0

Ｋさん：ここに書いてあるホスト部ってなんですか？
先

生：このネットワークに接続するコンピュータなどに割り当てる固有の番号のことだよ。

Ｋさん：この場合は，番号が 3 ということですか？
先

生：その通りだ。 サ ビットで表される数のうち，0 にしたものはネットワーク
アドレスとして使用されるし，すべてのビットが 1 である 255 は管理目的で使用するため，このネットワークにはホスト部として 1～254 までの 254 台のネットワーク機器を割り当てることができるんだ。この考え方でいくと，ネットワーク部のビット数を変えることで，同じアドレスでもネットワークの規模を変えることができるんだよ。例えば，192.168.1.3/ シス が割り当てられているコンピュータが接続するネットワークには，何台のネットワーク機器が接続できるかな？

Ｋさん：0 とすべてのビットを 1 にしたものが利用できないから，256×256－2 で65,534 台ですか。
先生：そうだね。一見同じようなアドレスでもネットワークの規模が異なることになるね。では，172.16.129.1 と 172.16.160.1 が同じネットワークに属していると考えるとネットワーク部のビット数は最大何ビットにすることができるかな？

Ｋさん：二進法で表して最上位ビットから同じところまでだから，最大 セソ ビットということですか。
先生：よく理解できたようだね。

-6-

第２問 次の文章を読み，後の問い(問１～３)に答えよ。
Ｍさんは，18 歳になって選挙権が得られたのを機に，比例代表選挙の当選者を決定する仕組みに興味を持った。そこで各政党に配分する議席数（当選者数）を決める方法を，友人のＫさんとプログラムを用いて検討してみることにした。

問１ 次の文章の空欄 ア ～ ウ に入れる最も適当なものを，後の解答群のうちから一つずつ選べ。同じものを繰り返し選んでもよい。

Ｍさん：表１に，最近行われた選挙結果のうち，ある地域のブロックについて，各政党の得票数を書いてみたよ。
表１ 各政党の得票数
得票数

A党
1200

B党
660

C党
1440

D党
180

Ｋさん：今回の議席数は６人だったね。得票の総数を議席数で割ると 580 人なので，これを基準得票数と呼ぶのがいいかな。平均して１議席が何票分の重みがあるかを表す数ということで。そうすると，各政党の得票数が何議席分に相当するかは，各政党の得票数をこの基準得票数で割れば求められるね。
Ｍさん：その考え方に沿って政党ごとの当選者数を計算するプログラムを書いてみよう。まず，プログラムの中で扱うデータを図１と図２にまとめてみたよ。配列 Tomei には各政党の党名を，配列 Tokuhyo には各政党の得票数を格納することにしよう。政党の数は４つなので，各配列の添字は 0 から 3 だね。
i
Tomei

0
A党

1
B党

2
C党

3
D党

i
Tokuhyo

図１ 各政党名が格納されている配列

0
1200

1
660

2
1440

3
180

図２ 得票数が格納されている配列

Ｍさん：では，これらのデータを使って，各政党の当選者数を求める図３のプログラムを書いてみよう。実行したら図４の結果が表示されたよ。

-7-

(01) Tomei = ["A 党","B 党","C 党","D 党"](02) Tokuhyo = [1200,660,1440,180](03) sousuu = 0(04) giseki = 6(05) m を 0 から

アまで 1 ずつ増やしながら繰り返す:(06)⎿ sousuu = sousuu + Tokuhyo[m](07) kizyunsuu = sousuu / giseki(08) 表示する("基準得票数：",kizyunsuu )(09) 表示する("比例配分")(10) m を 0 から

アまで 1 ずつ増やしながら繰り返す:(11)⎿ 表示する(Tomei[m],"：", イ

/

ウ

)

図３ 得票に比例した各政党の当選者数を求めるプログラム

Ｋさん：得票数に比例して配分すると小数点のある人数になってしまうね。小数点以下の数はどう考えようか。例えば，Ａ党は 2.068966 だから２人が当選するのかな。
Ｍさん：なるほど。切り捨てで計算すると，Ａ党は２人，Ｂ党は１人，Ｃ党は２人，Ｄ党は０人になるね。
あれ？ 当選者数の合計は５人で，６人に足りない

基準得票数：580
比例配分
Ａ党：2.068966
Ｂ党：1.137931
Ｃ党：2.482759
Ｄ党：0.310345
図４ 各政党の当選者数の表示

よ。
Ｋさん：切り捨ての代わりに四捨五入したらどうだろう。
Ｍさん：そうだね。ただ，この場合はどの政党も小数点以下が 0.5 未満だから，切り捨てた
場合と変わらないな。だからといって小数点以下を切り上げると，当選者数が合計で９人になるから３人も多くなってしまう。
Ｋさん：このままでは上手くいかないなぁ。先生に聞いてみよう。

ア ～ ウ の解答群
0

1

Tokuhyo[m]2sousuu3

4
giseki-8-

5

6

Tomei[m]kizyunsuu

問２ 次の文章の空欄 エ ～ ス に入れる最も適当なものを，後の解答群のうちから一つずつ選べ。同じものを繰り返し選んでもよい。

Ｍさん：先生，比例代表選挙では各政党の当選者数はどうやって決まるのですか？ 当選者数が整数なので，割合だけだと上手くいかなかったのです。
先 生：様々な方法があるけど，日本では各政党の得票数を１，２，３，…と整数で割った商の大きい順に定められた議席を配分していく方法を採用しているよ。この例だと表２のように，❶から❻の順に議席が各政党に割り当てられるんだ。Ｃ党が❶の議席を取っているけど，このとき，何の数値を比較したか分かるかな。

表２ 各政党の得票数と整数で割った商
得票数

A党
1200

B党
660

C党
1440

D党
180

１で割った商
２で割った商
３で割った商
４で割った商

❷1200
❺ 600
400
300

❹ 660
330
220
165

❶1440
❸ 720
❻ 480
360

180
90
60
45

Ｍさん：１で割った商です。Ａ党から順に 1200，660，1440，180 ですね。
先 生：そうだね。ではＡ党が❷の議席を取るとき，何の数値を比較したのだろうか。
Ｍさん：Ｃ党は１議席目を取ったので，1440 を２で割った商である 720 を比較します。Ａ
党から順に 1200，660，720，180 ですね。この中で数値が大きいＡ党が議席を取ります。なるほど，妥当な方法ですね。
Ｋさん：この考え方で手順を考えてみようよ。
先 生：まずは候補者が十分足りるという条件で手順を考えてみるのがいいですよ。
Ｋさん：各政党に割り当てる議席を決めるために，比較する数値を格納する配列 Hikaku がいるね。
Ｍさん：各政党に配分する議席数（当選者数）を格納する配列 Tosen も必要だね。最初は議席の配分が行われていないから，初期値は全部 0 にしておくね。
iHikaku

0

1

2

3

i
Tosen

図５ 整数で割った値を格納する配列

0

1
0

2
0

3
0

図６ 当選者数を格納する配列

-9-

0

Ｋさん：
「２で割った商」の「２」のように，各政党の得票数を割るときに使う数字はどうすればいいかな。
Ｍさん：その政党の当選者数＋１でいいよね。配列 Tosen が使えるね。そうだ，変化したところだけ計算し直せばいいんじゃない？ 議席を配分する手順を書いてみよう。
手順１ 配列 Tokuhyo の各要素の値を配列 Hikaku の初期値として格納する。
手順２ 配列 Hikaku の要素の中で最大の値を調べ，その添字 maxi に対応する配列 Tosen[maxi]に 1 を加える。
手順３ Tokuhyo[maxi]を Tosen[maxi]＋1 で割った商を Hikaku[maxi]に格納する。
手順４ 手順２と手順３を当選者数の合計が議席数の６になるまで繰り返す。
手順５ 各政党の党名（配列 Tomei）とその当選者数（配列 Tosen）を順に表示する。
図７ 手順を書き出した文章
Ｋさん：この図７の手順が正しいか確認するために，配列 Hikaku と配列 Tosen の中がどう変化していくか確認してみよう。図８のようになるね。
配列 Hikaku の変化
0
1
2
3
1200
660 1440180i
手順１終了時i

配列 Tosen の変化
0
1
2
0
0
0
1

3
0

１回目の手順３終了時

1200

660

720

180

0

0

0

２回目の手順３終了時

600

660

エ

180

1

0

ケ

0

３回目の手順３終了時

600

660

オ

180

1

0

コ

0

４回目の手順３終了時

600

330

カ

180

1

1

サ

0

５回目の手順３終了時

400

330

キ

180

2

1

シ

0

６回目の手順３終了時

400

330

ク

180

2

1

ス

0

図８ 配列 Hikaku と配列 Tosen の変化
Ｍさん：先生に教えてもらった結果と同じように，議席数が６になるまで議席を配分できたね。
この手順でプログラムを考えてみよう。
エ ～ ス の解答群
0

1

2

3

4

180

288

360

400

480

600

720

- 10 -

問３ 次の文章の空欄 セ ～ テ に入れる最も適当なものを，後の解答群のうちから一つずつ選べ。

Ｍさん：図９のプログラムを作ってみたよ。商を整数で求めるところは小数点以下を切り捨てる「切り捨て」という関数を使ったよ。
Ｋさん：実行したら図 10 のように正しく政党名と当選者数が得られたね。

(01) Tomei = ["A 党","B 党","C 党","D 党"](02) Tokuhyo = [1200,660,1440,180](03) Tosen = [0,0,0,0](04) tosenkei = 0(05) giseki = 6(06) m を 0 から

アまで 1 ずつ増やしながら繰り返す:(07)⎿ Hikaku[m] = Tokuhyo[m](08) セ< giseki の間繰り返す:(09)｜ max = 0(10)｜ i を 0 から

アまで 1 ずつ増やしながら繰り返す:(11)｜ ｜ もし max < Hikaku[i]ならば:(12)｜ ｜ ｜ソ(13)｜ ⎿ ⎿ maxi = i(14)｜ Tosen[maxi] = Tosen[maxi] + 1(15)｜ tosenkei = tosenkei + 1(16)⎿ Hikaku[maxi] = 切り捨て((17) k を 0 から

ア

タ / チ

)

まで 1 ずつ増やしながら繰り返す:(18)⎿ 表示する(Tomei[k],"：",Tosen[k],"名")図９ 各政党の当選者数を求めるプログラム

先 生：できたようだね。各政党の当選者数は求められたけど，政党によっては候補者が足りない場合もあるから，その場合にも対応してみよう。図 11 のように各政党の候補者数を格納する配列 Kohoを追加してみたらどうだろう。例えば，Ｃ党の候補者が足りなくなるように設定してみよう。

- 11 -

Ａ党:2 名
Ｂ党:1 名Ｃ党:3 名
Ｄ党:0 名図 10 各政党の当選者数の表示

i
Koho

0

1
5

2
4

3
2

3

図 11 候補者数を格納する配列

Ｍさん：候補者が足りなくなったらどういう処理をすれば良いのですか？
先 生：比較した得票で次に大きい得票数の政党が繰り上がって議席を取るんだよ。
Ｍさん：なるほど。では，図９の(11)行目の条件文を次のように修正すればいいですね。当
選していない候補者はどこかの政党には必ずいるという前提だけど。
(11)｜ ｜ もし max < Hikaku[i]

ツ

テ

ならば:

Ｋさん：先生，候補者が不足するほかに，考えるべきことはありますか？
先 生：例えば，
配列Hikakuの値が同じになった政党の数が残りの議席の数より多い場合，
このプログラムでは添字の小さい政党に議席が割り当てられてしまうので不公平だね。実際には，この場合はくじ引きで議席を割り当てるようだよ。

セ ， タ ・ チ の解答群
max

maxi

tosenkei

Tokuhyo[maxi]

Tokuhyo[maxi] + 1

Tokuhyo[max]Tosen[maxi]

Tosen[maxi + 1]

(Tosen[maxi] + 1)

max = max + 1

max = Tokuhyo[i]max = Hikaku[i]Hikaku[i] = max

Tokuhyo[i] = max

Tokuhyo[i] = Hikaku[i]

or

not

ソ の解答群ツ の解答群and
テ の解答群
Koho[i] >= Tosen[i] + 1

Koho[i] < Tosen[i] + 1

Koho[i] >= Tosen[i]Koho[i] < Tosen[i]- 12 -

第３問 次の文章を読み，後の問い(問１～４)に答えよ。
Ｓ高等学校サッカー部のマネージャーをしている鈴木さんは，「強いサッカーチームと弱いサッカーチームの違いはどこにあるのか」というテーマについて研究している。鈴木さん
は，ある年のサッカーのワールドカップにおいて，予選で敗退したチーム（予選敗退チーム）と，予選を通過し，決勝トーナメントに進出したチーム（決勝進出チーム）との違いを，データに基づいて分析することにした。このデータで各国の代表の 32 チームの中で，決勝進出
チームは 16 チーム，予選敗退チームは 16 チームであった。
分析対象となるデータは，各チームについて，以下のとおりである。
試合数…大会期間中に行った試合数
総得点…大会で行った試合すべてで獲得した得点の合計
ショートパス本数…全試合で行った短い距離のパスのうち成功した本数の合計
ロングパス本数…全試合で行った長い距離のパスのうち成功した本数の合計
反則回数…全試合において審判から取られた反則回数の合計
鈴木さんは，決勝進出チームと予選敗退チームの違いについて，このデータを基に，各項目間の関係を調べることにした。データの加工には，表計算ソフトウェアを活用し，表１のデータシートを作成した。
決勝進出チームと予選敗退チームの違いを調べるために，決勝進出の有無は，決勝進出であれば 1，予選敗退であれば 0 とした。また，チームごとに試合数が異なるので，各項目を
１試合当たりの数値に変換した。

表１ ある年のサッカーのワールドカップのデータの一部（データシート）
A

B

C

D

E

F

G

反則
回数

H

I

J

K

1

チーム 試合数 総得点 ショートパス ロングパス
ID
本数
本数

決勝進出 1 試合当たりの 1 試合当たりの 1 試合当たりの 1 試合当たりのの有無
得点
ショートパス本数 ロングパス本数
反則回数

2

T01

3

1

834

328

5

0

0.33

278.00109.33

1.67

3

T02

5

11

1923

510

12

1

2.20

384.60102.00

2.40

4

T03

3

1

650

269

11

0

0.33

216.67

89.67

3.67

5

T04

7

12

2257

711

11

1

1.71

322.43101.57

1.57

6

T05

3

2

741

234

8

0

0.67

247.00

78.00

2.67

7

T06

5

5

1600

555

9

1

1.00

320.00111.001.80

また，データシートを基に，統計処理ソフトウェアを用いて，図１を作成した。

- 13 -

１試合当たりの得点

１試合当たりのショートパス本数

１試合当たりの
ロングパス本数

１試合当たりの
反則回数

A

C

D

E

Ⅱ

全チーム: 0.828
予選敗退: 0.697
決勝進出: 0.732

あ
全チーム: 0.215

予選敗退: 0.113

予選敗退: 0.527

決勝進出: -0.157

決勝進出: -0.333

い

Ⅲ

F

え
全チーム: -0.407

全チーム: -0.236

予選敗退: 0.047

予選敗退: -0.473

予選敗退: -0.207

決勝進出: -0.597

決勝進出: -0.200

決勝進出: -0.168

Ⅳ

お

か

❶

❷

❸

❹

決勝進出の有無う

１試合当たりの反則回数

全チーム: -0.398

１試合当たりの
ロングパス本数

全チーム: 0.114

１試合当たりのショートパス本数

B

１試合当たりの得点Ⅰ

図１ 各項目間の関係
図１のⅠ～Ⅳは，それぞれの項目の全参加チームのヒストグラムを決勝進出チームと予選敗退チームとで色分けしたものであり，❶～❹は決勝進出チームと予選敗退チームに分けて作成したヒストグラムである。あ～かは，それぞれの二つの項目の全参加チームと決勝進出
チーム，予選敗退チームのそれぞれに限定した相関係数である。また A～F は，それぞれの二つの項目の散布図を決勝進出チームと予選敗退チームをマークで区別して描いている。例
えば，図１の A は縦軸を「１試合当たりの得点」，横軸を「１試合当たりのショートパス本数」とした散布図であり，それに対応した相関係数はあで表されている。

- 14 -

問１ 次の問い（ａ・ｂ）に答えよ。
ａ 次の文章を読み，空欄 ア ～ ウ に入れる最も適当なものをそれぞれの解答群のうちから一つずつ選べ。ただし，空欄 ア ・ イ の順序は問わない。

図１を見ると，予選敗退チームにおいてはほとんど相関がないが，決勝進出チームについて負の相関がある項目の組合せは，１試合当たりの ア と イ である。また，決勝進出チームと予選敗退チームとで，相関係数の符号が逆符号であり，その差が最も大きくなっている関係を表している散布図は ウ である。したがって，散布図の二つの記号のどちらが決勝進出チームを表しているかが分かった。
ア ・ イ の解答群
得点

ショートパス本数

ロングパス本数

Ｂ

Ｄ

反則回数

ウ の解答群Ａ

ＣＥ

Ｆ

ｂ 図１から読み取れることとして誤っているものを解答群から一つ選べ。 エエ の解答群
それぞれの散布図の中で，決勝進出チームは黒い四角形（■），予選敗退チームは白い円（○）で表されている。
全参加チームを対象としてみたとき，最も強い相関がある項目の組合せは１試合あたりの得点と１試合あたりのショートパス本数である。
全参加チームについて正の相関がある項目の組合せの中には，決勝進出チーム，予選敗退チームのいずれも負の相関となっているものがある。
１試合当たりのショートパス本数の分布を表すグラフ❷で，下の段は決勝進出チー
ムのヒストグラムである。

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問２ 次の文章を読み，空欄 オカ ～ クケ に当てははまる数字をマークせよ。
鈴木さんは，図 1 から，１試合当たりの得点とショートパス本数の関係に着目し，さらに詳しく調べるために，１試合当たりの得点をショートパス本数で予測する回帰直線を，決勝進出チームと予選敗退チームとに分けて図２のように作成した。

１試合当たりの得点

１試合当たりの得点

2.5

2.5

2.0

2.0

1.5

1.5

1.0

1.0

0.5

0.5

0.0

0.0
250

300
350
400
450
500
１試合当たりのショートパス本数

150

200
250
300
350
１試合当たりのショートパス本数

図２ 決勝進出チーム(左)と予選敗退チーム(右)の１試合当たりの得点とショートパス本数の回帰直線

鈴木さんは，この結果からショートパス 100 本につき，１試合当たりの得点増加数を決
勝進出チームと予選敗退チームで比べた場合，0. オカ 点の差があり，ショートパスの数に対する得点の増加量は決勝進出チームの方が大きいと考えた。
また，１試合当たりのショートパスが 320 本のとき，回帰直線から予測できる得点の差は，決勝進出チームと予選敗退チームで，小数第３位を四捨五入して計算すると，
0.0

キ 点の差があることが分かった。鈴木さんは，グラフからは傾きに大きな差が見られないこの二つの回帰直線について，実際に計算してみると差を見つけられることが実感できた。
さらに，ある決勝進出チームは，１試合当たりのショートパス本数が 384.2 本で，１試合当たりの得点が 2.20 点であったが，実際の１試合当たりの得点と回帰直線による予測値との差は，小数第３位を四捨五入した値で 0. クケ 点であった。

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問３ 次の文章を読み，空欄 コ ・ サ に入れるのに最も適当なものを解答群のうちから一つずつ選べ。ただし，空欄 コ ・ サ の順序は問わない。
鈴木さんは，さらに分析を進めるために，データシートを基に，決勝進出チームと予選敗退チームに分けて平均値や四分位数などの基本的な統計量を算出し，表２を作成した。
このシートを「分析シート」と呼ぶ。

表２ １試合当たりのデータに関する基本的な統計量（分析シート）
A

B

C

1

D

E

F

決勝進出チーム

2

統計量

3
4

最小値

合計

5
6

第 1 四分位数7
8

第 3 四分位数

第 2 四分位数
最大値

1 試合
当たりの
得点

G

H

I

予選敗退チーム

1 試合当たりの 1 試合当たりの 1 試合当たり
ショートパス
ロングパス本数 の反則回数
本数

1 試合
当たりの
得点

1 試合当たりの 1 試合当たりのショートパス
ロングパス本数
本数

1 試合当たり
の反則回数

21.56
0.75

5532.21268.001564.19
74.40

41.30
1.50

11.00
0.00

4213.33
185.671474.33
73.67

48.00
1.67

1.00
1.25

321.82336.88

92.25
96.02

2.10
2.40

0.33
0.67

235.25266.83

87.67
91.67

2.58
3.00

1.75
2.25

368.33453.50103.50118.40

3.00
4.50

1.00
1.67

300.08334.0098.00
109.33

3.42
4.67

9
10

標準偏差

0.23
0.48

1926.74
43.89

137.79
11.74

0.67
0.82

0.15
0.38

1824.0842.71

106.61
10.33

0.61
0.78

11

平均値

1.35

345.76

97.76

2.58

0.69

263.33

92.15

3.00

分散

鈴木さんは，この分析シートから コ と サ について正しいことを確認した。
コ ・ サ の解答群
１試合当たりのロングパス本数のデータの散らばりを四分位範囲の視点で見ると，決勝進出チームよりも予選敗退チームの方が小さい。
１試合当たりのショートパス本数は，決勝進出チームと予選敗退チームともに中央値より平均値の方が小さい。
１試合当たりのショートパス本数を見ると，決勝進出チームの第１四分位数は予選敗退チームの中央値より小さい。
１試合当たりの反則回数の標準偏差を比べると，決勝進出チームの方が予選敗退チ
ームよりも散らばりが大きい。
１試合当たりの反則回数の予選敗退チームの第１四分位数は，決勝進出チームの中央値より小さい。

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問４ 次の文章を読み，空欄 シ に入れる最も適当なものを解答群のうちから一つ選べ。
また， ス ・ セソ については，当てはまる数字をマークせよ。
鈴木さんは，作成した図１と表２の両方から， シ ことに気づき，決勝進出の有無と１試合当たりの反則回数の関係に着目した。そこで，全参加チームにおける１試合当たりの反則回数の第１四分位数（Q1）未満のもの，第３四分位数（Q3）を超えるもの，Q1 以上
Q3 以下の範囲のものの三つに分け，それと決勝進出の有無で，次の表３のクロス集計表に全参加チームを分類した。ただし，※の箇所は値を隠してある。
表３ 決勝進出の有無と１試合当たりの反則回数に基づくクロス集計表
１試合当たりの反則回数
Q1 未満

Q1 以上 Q3 以下

決勝進出チーム※※

予選敗退チーム2※

全参加チーム8※

Q3 を超える

計

※

16
16

ス
7

32

この表から，決勝進出チームと予選敗退チームの傾向が異なることに気づいた鈴木さん
は，割合に着目してみようと考えた。決勝進出チームのうち１試合当たりの反則回数が全参加チームにおける第３四分位数を超えるチームの割合は約 19％であった。また，１試合当たりの反則回数がその第１四分位数より小さいチームの中で決勝進出したチームの割
合は セソ ％であった。
その後，鈴木さんはこの分析の結果を顧問の先生に相談し，部活動のメンバーにも報告した。そして，分析の結果を参考にしてサッカー部の今後の練習計画と目標を再設定するとともに，さらなる知見が得られないか分析を進めることとした。
シ の解答群１試合当たりの反則回数が最も多いチームは，決勝進出チームである
１試合当たりの反則回数と１試合当たりの得点の間には，全参加チームにおいて正の相関がある
１試合当たりの反則回数と１試合当たりの得点の間には，決勝進出チームと予選敗
退チームのそれぞれで負の相関がある
図１の❹のヒストグラムでは決勝進出チームの方が予選敗退チームより分布が左にずれている- 18 -