令和５年３⽉
総務省統計局・独⽴⾏政法⼈統計センター

統計データ利活⽤センター

先進的なデータ利活⽤の拠点「統計データ利活⽤センター」の取組

平成30年４⽉１⽇に、先進的なデータ利活⽤の推進拠点として、和歌⼭県内に「統計データ利活⽤センター」を開設し、ICTを活⽤して⾼度なデータ解析を実現する統計ミ
クロデータの提供を開始。和歌⼭県と協⼒し地⽅創⽣に貢献。
統計ミクロデータの提供○ICTを活⽤し情報セキュリティを確保しつつ⾼度なデータ解析を可能とする環境の構
築・運⽤○オンサイト施設の全国展開○統計ミクロデータ利⽤ポータルサイトの運⽤など

統計データ利活⽤センター“先進的なデータ利活⽤拠点“○地⽅公共団体における統計データ利活⽤推進事業の⽀援○データ利活⽤に係る地⽅公共団体表彰○情報⽀援の充実等の利活⽤⽀援など

データサイエンス・EBPMに資する統計データ利活⽤推進・⽀援【体制】
統計局・統計センター職員、⼤学等からデータサイエンティスト（⾮常勤）など【設置場所】
南海和歌⼭市駅ビル（和歌⼭市東蔵前丁）○地⽅公共団体における研修会やセミナー等への講師派遣○地⽅公共団体との連携によるビジネス
パーソン向け統計データ利活⽤イベント○統計を活⽤したキッズ向けイベントなど

統計データ利活⽤に関する
⼈材育成

Evidence-Based Policy Making（証拠に基づく政策⽴案）

働き⽅改⾰○ テレビ会議システムの導⼊○ 個⼈⽤デスク撤廃○ テレワークの推進

1など

統計ミクロデータの提供
情報セキュリティを確保しつつ⾼度なデータ分析を可能とする環境（オンサイト）を構築し統計ミクロデー
タを提供、利活⽤センターを拠点にオンサイトを全国展開※統計ミクロデータ︓統計調査などで集められた、集計される前のデータ。集計データではなく統計ミクロデータを⽤いることで、より多様で⾼度な研究分析が可能となる。

①②③

オンサイト施設の運⽤管理

l 情報セキュリティを確保しつつ⾼度なデータ解析を可能とするオンサイト施設の円滑な運⽤管理を実
施

オンサイト施設の全国展開

l 全国的に、⼤学や研究機関に対してオンサイト施設・オンサイト
利⽤の普及を推進

統計ミクロデータ利⽤ポータルサイト（miripo）の運⽤

l 統計ミクロデータの利⽤に関する様々な情報を集約したポータルサイトを運⽤【オンサイト施設を設置する⼤学・機関】（令和５年３⽉現在 18施設）（⼤学・機関）⼀橋⼤学、神⼾⼤学、滋賀⼤学、情報・システム研究機構、群⾺⼤学、新潟⼤学、多摩⼤学、京都⼤学、⼤阪⼤学、⾹川⼤学、名古屋⼤学、⾦沢⼤学、⻑崎総合科学⼤学、岡⼭⼤学、東京⼤学、
東北⼤学
2（⾏政機関） 利活⽤センター（和歌⼭）、統計センター（新宿区）

データサイエンス・EBPMに資する統計データ利活⽤推進・⽀援
データ利活⽤の先進事例を創出するための研究、地⽅公共団体への統計データ利活⽤⽀援等、データサイエンス・EBPMに資する統計データ利活⽤を推進①地⽅公共団体における統計データ利活⽤推進事業の⽀援

l 地⽅公共団体における統計データ利活⽤推進に係る研究、セミナーや研修会開催等を⽀援l ⾏政データ等と統計データを組み合わせて、⾏政課題解決に資する取組を推進② データ利活⽤に係る地⽅公共団体表彰

l データ利活⽤・分析に関する優れた取組を⾏う地⽅公共団体を表彰③ 情報⽀援の充実等の利活⽤⽀援

l 地⽅公共団体のデータ利活⽤⽀援サイト（Data StaRt データ・スタート）による
地⽅公共団体への情報提供・⽀援④ データを活⽤した地域課題解決研究会「ＥＢＰＭブートキャンプ」

l 地⽅公共団体とデータの⾼度利⽤が可能な専⾨家とのマッチングを⾏い、データを活⽤した地域課題解決研究会「ＥＢＰＭブートキャンプ」を開催

統計データ利活⽤表彰
リーフレット

地⽅公共団体のデータ利活⽤⽀援サイト（Data StaRt）

3

統計データ利活⽤に関する⼈材育成Society5.0など新たな時代を⾒据え、データから価値を創造するデータサイエンス分野の⼈
材育成やその実践を推進① 地⽅公共団体における研修会やセミナー等への講師派遣
l ＥＢＰＭ実現に有⽤なカリキュラムや⾏政データや統計データ等を活⽤して⾏政課題を解決する具体的な取組事例を紹介② ビジネスパーソン向け統計データ利活⽤イベン
トの開催

l ビジネス活⽤等、広く統計データの利活⽤を進めるため、ビジネス
パーソンを対象とした統計オープンデータ（e-Stat、jSTAT MAP等）の活⽤に資するイベントを開催（令和５年２⽉22⽇、３⽉
３⽇、３⽉８⽇）

ビジネスパーソンを対象とした統計データ利活⽤セミナー「わくわく︕
統計アカデミー
for KIDS」③ 統計を活⽤したキッズ向けイベント
l 統計やデータサイエンスへの興味を持ってもらうため、統計を活⽤した
キッズ向けイベントを開催
・「わくわく︕統計アカデミー for KIDS 2022」 （令和4年８⽉19 ⽇、21⽇）
・「中学⽣限定︕統計チャレンジセミナー」（令和５年２⽉５⽇）「中学⽣限定！統計チャレンジセミ
4ナー」

ともにデータ利活⽤の取組を進めてみませんか

統計データ利活⽤センター〒640-8203
和歌⼭県和歌⼭市東蔵前丁3-17 南海和歌⼭市駅ビル５階
TEL: 073-425-0205 E-mail︓data-rikatsuyou@soumu.go.jp
ホームページ︓https://www.stat.go.jp/rikatsuyou/

5統計データ分析コンペティション２０２３
⾼校⽣、⼤学⽣等が統計の有⽤性を理解し、統計データを適切に活⽤できるよう、統計データの分析に関するコンペティションを
令和５年度も開催を予定しています。奮って御参加ください︕︕▶ 概 要
教育⽤標準データセット（SSDSE）※を⽤いた統計分析の論⽂を募集し、アイデアと解析⼒を競うことで、⾼校⽣、⼤学⽣等の統計リテラシーの向上を図ります。
平成30年度から開催しており、令和５年度は６回⽬となります。
▶ エントリー期間（予定）
令和５年５⽉10⽇（⽔）から８⽉９⽇（⽔）まで▶ 論⽂締切（予定）[⼤学⽣・⼀般の部] 令和５年８⽉31⽇（⽊）[⾼校⽣の部]
令和５年９⽉８⽇（⾦）▶ 表 彰

優秀な論⽂には、総務⼤⾂賞、優秀賞、統計数理賞、統計活⽤奨励賞と各副賞が授与されます。また、受賞論⽂が統計専⾨誌等に掲載されます。

▶ 共 催

・総務省統計局
・独⽴⾏政法⼈ 統計センター
・⼤学共同利⽤機関法⼈ 情報・システム研究機構 統計数理研究所
・⼀般財団法⼈ ⽇本統計協会※教育⽤標準データセット（SSDSE）とは
SSDSE: Standardized Statistical Data Set for Education
データサイエンス教育のための汎⽤素材として作成・公開しているデータで、様々な分野（⼈⼝・世帯、経済基盤、教育、健康・医療、福祉・社会保障など）の公的統計を、
市区町村別⼜は都道府県別にまとめた、表形式のデータセットです。
（データセットは、A.市区町村別データ、B.都道府県別時系列データ、C.家計消費データ、
D.⾃由時間活動・⽣活時間データ、E.都道府県別⼩サイズデータの５種類を提供中。）

詳細については、当コンペティションのウェブサイトを御覧ください。
https://www.nstac.go.jp/use/literacy/statcompe/

qr

6

EBPMの概要

7

EBPMとは
EBPMとは？
EBPMとは、Evidence-Based Policy Makingの略で、「証拠(エビデンス)に基づく政策⽴案」と訳されます。
政策がもたらす影響をデータに基づいて分析し、新規⽴案や既存政策の⾒直しを⾏うものであり、因果関係を整理

証拠(エビデンス)に基づき検証①政策の必要性・⽬的・⼿段等の整理(因果関係の整理)に重きを置くこと②エビデンスベースであること（たまたま⾒聞きした事例や経験等に基づく
政策⽴案：エピソードベースではないこと）の2点において従前の政策⽴案とは異なり、EBPM推進により限られた資源を有効に活⽤し、国⺠により信頼される⾏政を展開することが期待されます。
(参考) ⼤橋 編(2020)：EBPMの経済学 エビデンスを重視した政策⽴案

8

エビデンスとは⼿法によってエビデンスの質は異なり、質の⾼いエビデンスを創出するためには、データの利活⽤が不可⽋となります。

メタアナリシス

エ
ビ
デ
ン
ス
の
質

ü 複数のランダム化⽐較試験の系統的レビュー
Ø 同⼀項⽬の評価に対する複数のデータが必要

ランダム化⽐較試験ü ランダム化⽐較試験Ø 因果関係を評価する標準的な⼿法

調査データの分析

ü 実験的/⾮実験的⼿法による因果関係の分析、前後⽐較等
Ø データが必要

事例報告

権威の意⾒や理論

ü 事例の記述等

ü 有識者の意⾒、パブリックコメント等(出典)三菱UFJリサーチ&コンサルティング(2016)：エビデンスで変わる政策形成、Data StaRtを基に作成

9

EBPMと統計
エビデンスとなる統計の整備・改善を進めることで、EBPMは推進しやすくなります。
⼀⽅、EBPMを推進することで、政策検討における統計へのニーズが明確になり、統計の整備・改善は進みやすくなります。
まずは利⽤可能なデータを⽤いてEBPMに取り組みつつ、取組を通じて統計の整備・改善を進めていくことが有⽤です。
① まずは、利⽤可能な
データを⽤いてEBPMに取り組んで
みる

EBPMプロセスを通じた統計へのニーズ明確化

EBPMの
推進

統計の
整備・改善
整備・改善された統計による現状の正確な把握② 取組を通じて統計の整備・改善を進める
10

ロジックモデルの活⽤ロジックモデルを⽤いて政策の⼿段や⽬的を記述し、⽬的達成までの論理的な因果関係を図式的に明らかにすることで、政策の論理を分かりやすく明確に整理することが出来ます。

ロジックモデル

インプット

政策のための投⼊資源(予算、⼈員等)

アクティビティ

投⼊資源による
具体的な活動アウトプット

活動に基づく産出物(変化)

アウトカム

活動に基づく成果(結果)

インパクト

最終的に
⽣じた変化

(出典)W.K.Kellogg Foundation(2004)：Logic Model Development Guide を基に作成

11

ロジックモデルの活⽤ 具体例
児童⼿当を例に取って考えると、児童⼿当の拡充は直接的には児童⼿当の受給者数や受給総額を増加させ、結果として⼦育て層の経済的負担が軽減され、最終的に夫婦の⼦ども数増加・出⽣率改善に繋がることが期待される、と整理出来ます。

ロジックモデル：
児童⼿当の例
インプット

アクティビティ

アウトプット

アウトカム

インパクト

政策のための投⼊資源(予算、⼈員等)

投⼊資源による
具体的な活動

活動に基づく産出物(変化)

活動に基づく成果(結果)

最終的に⽣じた変化

ü 児童⼿当予算

ü 児童⼿当の拡充

ü 児童⼿当の受給者数増加ü ⼦育て層の経済的負担軽減ü 夫婦の⼦ども数増加

ü 児童⼿当の受給総額増加ü 出⽣率改善12

EBPM実践の流れ PPDACサイクル
ロジックモデルで整理された因果関係を出発点として、仮説を構築して調査計画を策定し、収集したデータで分析を⾏いエビデンスを構築することで、政策⽴案・改善検討に繋げます。

PPDACサイクル①Problem(問題)
現状把握・因果関係明確化②Plan(計画)
仮説構築・調査計画策定⑤Conclusion(結論)
政策⽴案・改善検討③Data(データ収集)④Analysis(分析)

仮説検証に資する
データ収集

分析実施・仮説検証(参考)Data StaRt

13

EBPM実践の流れ ①Problem(問題)：原因志向
問題の症状に短絡的に対応するのではなく，因果関係を明確化することにより根本的な解決を⽬指す姿勢が重要であり、前述のロジックモデルを活⽤することが有効です。
•

問題がどういう原因によって発⽣しているのかを把握し、その原因に対し有効な政策を打つ
必要•

現状⽣じている問題を理解するにあたり、最初に判明するのは問題の症状•

症状に短絡的に対応する政策を実施しても解決策にならないばかりか、新たな弊害をもたらすことも

原因

結果（表出している問題）(参考) ⼤橋 編(2020)：EBPMの経済学 エビデンスを重視した政策⽴案

14

EBPM実践の流れ ②Plan(計画)：仮説構築
政策課題の解決に⾄るまでの各段階における評価指標を設定し、仮説を構築します。
多くの場合、Withoutケース(新規政策を実施しない場合)とWithケース(新規政策を実施する場合)で各評価指標に差が⽣じるかどうか、が分析の主眼となります。

インプット

評価指標例
(児童⼿当)

Withoutケース(新規政策実施せず)

アクティビティ

アウトプット

アウトカム

インパクト

児童⼿当の
⽀給対象者数

児童⼿当の受給総額実績

⼦育て世帯の家計⿊字率

合計特殊出⽣率

a⼈

b円

c%

d

A⼈

B円

C%

D

各段階の
差に着⽬
Withケース(新規政策を実施)(参考) ⼤橋 編(2020)：EBPMの経済学 エビデンスを重視した政策⽴案

15

EBPM実践の流れ ②Plan(計画)：調査計画策定
先⾛って闇雲にデータを探すのではなく、設定した評価指標を測定するために調査計画を策定し、課題解決に資するデータを効率的に収集することが重要です。

仮説構築・
評価指標の
設定

利⽤可能な
データの
探索・収集

•

設定した評価指標を測定するための調査計画を策定し、データを収集することで、課題解決に資する検討が可能になる•データ探しが先⾛ってしまうと肝⼼な⽬的を⾒失い、⽅向違いの結論を導いてしまう恐れ

評価指標に
基づく調査
計画の策定

利⽤可能な
データに
基づく評価
指標の設定
16

EBPM実践の流れ ③Data(データ収集)：収集⽅針
データ収集にあたっては、まず既存データ(⼆次データ)で分かることを整理した上で、必要に応じて追加調査(⼀次データの取得)を⾏います。

①既存データ（⼆次データ）の整理
ü

公的統計や⺠間データ等、既に存在しているデータで分かることを整理②追加調査（⼀次データの取得）

既存データでは不⾜する場合例えば…
ü

⾒たい軸で整理された
データがない（例：世帯年収別のデータがない）ü

既存データでは分からない、あるいは不⾜する部分について追加調査を実施

ü データの粒度が粗い（例：全国のデータしかなく、都道府県別データがない）ü データが古い（例：コロナ禍以降に調査されたデータがない）

17

EBPM実践の流れ ③Data(データ収集)：統計ツール
データ収集にあたっては、下記に⽰すような様々な統計ツール・データソースを活⽤する
ことが出来ます。

統計ツール・データソース

ミクロデータ（調査票情報）特徴ü

各府省等が公表する各種統計情報を⼀式取得できる政府統計の
ポータルサイトü

主要な統計データをグラフ表⽰、あるいはデータ取得出来る
統計ツール

ü

地図上に統計情報を描写出来る統計ツール（描写の際はjSTAT MAPを活⽤）ü

地域経済に関連する様々なビッグデータを「⾒える化」する
統計ツール

ü

新型コロナウイルス感染症が地域経済に与える影響を可視化する統計ツールü

⾏政機関が実施した統計調査の、集計前の個票形式のデータ（世帯単位・事業所単位等）※利⽤にあたっては所定の⼿続きが必要
18

EBPM実践の流れ ③Data(データ収集)：正確性・信頼性
データを収集する際は基となる調査等の設計について確認し、データの正確性・信頼性を把握しておくことが重要です。
特に、多くの調査は標本調査であり、標本誤差が⽣じることには留意が必要です。

⺟集団
悉皆調査
(全数調査)

標本調査

ü 調査対象となるもの全てを調べる調査
ü 標本誤差なく正確な結果が得られる（⼀⽅、膨⼤な費⽤や⼿間がかかる）

ü 調査対象となるものから⼀部を抽出・調査し、全体の特徴等を推計する調査ü あくまで推計であり、標本誤差が⽣じる。
推計の精度は以下等により変動
Ø サンプルサイズ(抽出する対象数)
Ø 抽出⽅法(⺟集団を代表するように抽出出来ているか)19

EBPM実践の流れ ③Data(データ収集)：⽤語の定義の確認
統計データとして集計項目には何が含まれていて、どのような意味があるのか、用語の定義等について確認する必要があります。

※基本集計…労働⼒調査のうち、基礎調査票から集計される事項（労働⼒⼈⼝、就業者数、完全失業率など）↔詳細集計…労働⼒調査のうち、主に特定調査票から集計される事項（転職者数、仕事からの収⼊、失業期間など）(出典)データサイエンス・オンライン講座 活用編 公的統計データの使い方（労働力調査）

20

EBPM実践の流れ ④Analysis(分析)：政策効果の推定
同⼀の対象に対して、政策を実施した場合と未実施の場合の差が厳密な政策効果と⾔えますが、両⽅のケースを測定することは出来ず、何らかの⼯夫をする必要があります。
例：職業訓練受講による所得上昇効果の検証

Aさん

政策実施
(事実)

Aさん

所得300万円

職業訓練
受講
この2ケース間の所得の差(250万円)が厳密な政策効果となるが、同時測定不可ü 職業訓練を受けたAさんAさんが、もし職業訓練を受けなかったら

未実施
(反事実)

所得50万円21

EBPM実践の流れ ④Analysis(分析)：政策効果の推定
多くの場合は、政策を実施した対象と、未実施の対象を⽐較することになります。
推定精度を⾼めるためには⽐較元と類似性の⾼い⽐較対象を選ぶ必要があります。
例：職業訓練受講による所得上昇効果の検証
Aさん

Aさん

政策実施
(事実)

所得300万円

職業訓練
受講ü 元々の就業意欲が⾼く、職業訓練を受けたAさん

就業確率に関連する要素がAさんとBさんで類似していないと、政策効果の推定
精度が低下するBさんü 元々の就業意欲が低く、職業訓練を受けなかった
Bさん

Bさん

未実施
(事実)

所得0円
22

EBPM実践の流れ ⑤Conclusion(結論)
分析結果に基づいて政策⽴案・改善検討を⾏い、具体的なアクションに繋げます。
⼀度きりの検討に留まらず、継続的な検証・改善に向けたサイクル構築が重要です。

分析結果の解釈
政策⽴案・改善検討

継続的なモニタリング・分析

ü 分析結果を分かりやすく可視化することが議論を進める上で重要

ü ⼀度きりの検討に留めず、継続的にモニタリングを⾏うことが望ましい

ü 分析して終わりではなく、具体的なアクションに繋げる必要

ü 政策⽴案・改善検討での議論も踏まえ、データ収集・分析⼿法を改善(参考) ⼤橋 編(2020)：EBPMの経済学 エビデンスを重視した政策⽴案

23

EBPMに資する
データの分析手法

24

EBPMに資するデータ分析⼿法
データ分析の手法は、大きく利用可能なデータ自体の特徴を明らかにする記述統計と、利用可能なデータに基づいて母集団の特性や因果関係等を推測する推測統計に分けられます。
各分析手法の特徴を理解し、使い分けることが重要です。
分類【記述統計】
利用可能なデータ自体の特徴を分かりやすく表現【推測統計】
利用可能なデータに基づいて、母集団の特性や因果関係等を推測

主な分析手法

利用シーン・特徴

平均値・中央値・最頻値
分散・標準偏差
箱ひげ図
度数分布表・ヒストグラム

ü 1変数の代表値や散らばり具合を数値化・可視化

クロス集計表
散布図・相関係数

ü 2変数の関係性を数値化・可視化

重回帰分析

ü 関心のある変数が目的変数に与える影響を、他変数の影響も考慮してクリアに推定

仮説検定

ü 起きている現象・関係性等が単なる偶然によるものか否かを分析

差分の差分法ü 介入(政策実施)による影響を、時系列データに基づいて分析

回帰不連続デザイン

ü 介入(政策実施)の内容が非連続的に変化する際の、ジャンプや集積を用いて分析
25

記述統計①

平均・中央・最頻値

平均値は「総和／データ個数」、中央値は「変量の値を大小順で整理した際に中央の順位に来る値」、最頻値は「最も頻繁に出現する値」であり、これらを把握することでデータの傾向を把握することができます。
▎ 平均値（mean：ミーン）• 総和／データ個数で示される値（右図の場合は、（1×2＋2×1＋3×2＋
4×3＋5×5＋6×2）/15＝3.93）【Excel】『=AVERAGE(対象範囲)』▎ 中央値（median：メディアン）•

変量の値を⼤きさの順に並べたとき、
ちょうど「中央にくる値」（右図の場合は、4が該当）【Excel】『=MEDIAN(対象範囲)』※データの数が偶数のときは、真ん中に最も近い２つの値の平均値が中央値▎ 最頻値（mode：モード）•

最も度数が多い（頻繁に出現する）
データの値（右図の場合は5が該当）【Excel】『=MODE(対象範囲)』
26

記述統計①
来場者数
1⽇⽬
64
2⽇⽬
60
3⽇⽬
2
4⽇⽬
2
5⽇⽬
2
6⽇⽬
2
7⽇⽬
2
8⽇⽬
2
9⽇⽬
2
10⽇⽬
2
11⽇⽬
2
12⽇⽬
2
13⽇⽬
2
14⽇⽬
2
15⽇⽬
2
計
150

平均・中央・最頻値

外れ値

データの分布によって平均値、中央値、最頻値
は違いが⽣じます。外れ値がある場合、・平均値：三つの指標の中で最も影響を受ける可能性があります。
・中央値：データを並べてちょうど真ん中にくる値なので、外れ値が増えても、多くの場合はそれほど影響ありません。
・最頻値：最も頻度の⾼い数値となるので、外れ値の影響はまず受けません。

外れ値を含む場合

外れ値を除外した場合

平均値：10
中央値：２
最頻値：２

平均値：２
中央値：２
最頻値：２

(出典)総務省「なるほど統計学園」

27

記述統計②

分散・標準偏差

偏差とは、各変量の平均からの隔たりの大きさを表す値です。
「平均値より大きいデータの偏差の和」と「平均値より小さいデータの偏差の和」が打ち消しあう
ため偏差の和は0となり、データの散らばりの程度を計れない点に留意が必要です。

偏差【数式】
𝑥のとる値を𝑥! 、𝑥" 、𝑥# … 𝑥$ 、 𝑥の平均を𝑥としたとき、
̅#）を偏差という。
変量𝑥% (𝑖 = 1,2, … , 𝑛)と平均𝑥の差
̅（𝒙𝒊 − 𝒙

(出典)総務省「なるほど統計学園」

28

記述統計②

分散・標準偏差

分散は、それぞれの偏差を2乗することで、マイナスの値を無くした上、全てを⾜し合わせた値（偏差⼆乗和）から平均を求めることで、データの散らばりの程度を計ります。
元の変量と次元を揃えるため、分散の正の平⽅根を取った値を標準偏差と呼びます。
【Excel】
分散 『=VAR.P(対象範囲)』
標準偏差『=STDEV.P(対象範囲)』※データが標本の場合は.Pを.Sに置換

標準偏差
【数式】

標準偏差 𝐬 =分散【数式】
変量Xのとる値を𝑥! 、𝑥" 、𝑥# … 𝑥$ としたとき、分散は1 $&𝑠 = 3 (𝑥" − 𝑥)̅ &𝑛 "%#（𝑠" ：分散、 𝑥：平均値）
̅※データが母集団の一部の場合（標本）は、分散の期待値が母分散に一致するように、分散に$⁄$&!をかけます。

𝟏 𝒏∑ (𝒙 − 𝒙')𝟐
𝒏 𝒊$𝟏 𝒊

また、変量Xの取るn個の値の中で、 𝑥" が𝑓" 個(𝑖 =1,2, … , 𝑛)あるとき、標準偏差 s =∑$"%# 𝑓" ）# $∑ 𝑓 (𝑥 − 𝑥)̅ &$ "%# " "（ただし、 𝑛 =（𝑠 &：分散、 𝑥：平均値）
̅※Σは添え字の指定範囲（i=1からnまで）までの総和を表す(出典)総務省「なるほど統計学園」

29

平均値と標準偏差
標準偏差の違いにより、同じ平均値でも全く異なるデータセットとなる。

平均値

100

標準偏差

5

平均値

100

標準偏差

40

(出典)総務省「なるほど統計学園」

30

標準偏差と偏差値確率分布の中で、代表的なものとして正規分布がある。
平均値、中央値、最頻値が⼀致し左右対称の分布という特性を持つ。

【偏差値】
偏差値は、テストの成績の分布が正規分布であると仮定して、測定値の平均と標準偏差を⽤いて、平均が50、標準偏差が10になるように変換して求める値です。
' ()'【数式】y = 50＋ '* ×10正規分布と仮定すると約68％の⼈が40〜60に含まれ約95％の⼈が30〜70に含まれ約99％の⼈が20〜80に含まれると考えられます。

(出典)総務省「なるほど統計学園」

31

記述統計③

箱ひげ図

箱ひげ図はデータのばらつき具合を⽰すのに⽤います。データのばらつきはヒストグラム
でもみることができますが、箱ひげ図は異なる複数のデータのばらつきを⽐較する事ができます。
箱ひげ図（イメージ例）
•
（※）

四
分
位
数

•

•

⼈⼝10万⼈当たり医師数（医療施設に従事する医師数）にどの程度ばらつきがあるか、⽰した箱ひげ図です。
都道府県別⼈⼝10万⼈当たりの医師の数について、2012年と2016年とを⽐べると、全体として増加していることが⾒てとれます。
また、2012年と2016年とを⽐べると、全体として増加しているものの、第１四分位数から第3四分
位数の幅は狭くなっていることが⾒てとれます。

※ 四分位数とはデータを⼩さい順に並べて、4等分したものです。⼩さい値から数えて、総数の1/4番⽬に当たる値が第1四分位数、真ん中に当たる値が第2四分位数（=中央値）、3/4番⽬にあたる値が第3四分位数となります。そして、箱ひげ図の中央の線は中央値になります。
(出典)総務省「なるほど統計学園」

32

記述統計④度数分布表・ヒストグラム

度数分布表はデータがどのように散らばっているかを示す表であり、値自身や値の階級に対して、その範囲にいくつデータがあるかの頻度（度数）を表したものを指します。

元データ（アジア各国の平均寿命（2016年））

度数分布表(出典)総務省「なるほど統計学園」

33

記述統計④度数分布表・ヒストグラム

度数分布表を可視化する⼿法としてヒストグラムがあります。
度数分布表が視覚化されていることにより、⼀⾒して分布を把握することが可能です。

ヒストグラム（イメージ例①）(出典)総務省「なるほど統計学園」

34

記述統計⑤

散布図・相関係数

散布図は、横軸と縦軸にそれぞれ別の変数を取り、データが当てはまるところに点を打って示すグラフです。
散布図を描写することにより、2変数の間に関係があるかということが分かります。
（ただし、あくまで相関関係であり、因果関係は⽰せないことに留意が必要です）

Y軸 年収
（円）

X軸 年齢（歳）(出典)総務省「なるほど統計学園」

35

記述統計⑤

散布図・相関係数

散布図は、横軸と縦軸にそれぞれ別の変数を取り、データが当てはまるところに点を打って示すグラフです。
散布図を描写することにより、2変数の間に関係があるかということが分かります。
（ただし、あくまで相関関係であり、因果関係は⽰せないことに留意が必要です）

散布図と相関(出典)総務省「なるほど統計学園」

36

記述統計⑥

散布図・相関係数

相関係数によって、⽐例的な関係性を数値で⽰すことができます。
相関係数は共分散をxの標準偏差とyの標準偏差をかけあわせた値で割ったものであり、以下の計算式によって計算することができます。
【Excel】
共分散 『=COVARIANCE.P(配列1,配列2)』
相関係数『= CORREL(配列1,配列2)』※共分散はデータが標本の場合.Pを.Sに置換

共分散

相関係数
【数式】

【数式】
$

1
(𝑥" − 𝑥)(𝑦̅ " − 𝑦)9"%# 𝑛

共分散 = 3（𝑥、
̅ 𝑦9 ：それぞれの平均値）

相関係数 ==

𝑥と𝑦の共分散𝑥の標準偏差 × 𝑦の標準偏差∑$"%#(𝑥" − 𝑥)(𝑦̅ " − 𝑦)9∑$"%#(𝑥" − 𝑥)̅ & ∑$"%#(𝑥" − 𝑥)̅ &共分散は、2 種類（2 変数）のデータの関係を示す指標です。

(出典)総務省「なるほど統計学園」

37

相関関係と因果関係の違い
相関関係は因果関係の必要条件でしかないため、相関関係のみを以て因果関係を評価することは出来ず、注意が必要です。

因果関係

相関関係
※正の相関の場合
変数Aと変数Bは同時に起きやすい
変数Aが⾼い時、変数Bも⾼い傾向にある※正の相関の場合
原因Aにより、結果Bが⽣じている
原因Aが⾼まることで、結果Bが⾼まる

原因A

変
数
B

結果B

変数A
38

相関関係と因果関係の違い
2つの要因A・Bに相関関係が⾒られる時、考えられるケースは4種類に分けられます。
因果関係推定の際は、逆の因果関係や疑似相関、偶然の可能性を考慮する必要があります。

ケース①：因果関係
結果B

原因A

ケース②：逆の因果関係
結果A

原因B

例：多額の寄付をしている企業は業績が良い
実際には、業績が良いから多額の寄付が出来ている

ケース③：擬似相関
結果B

結果A

ケース④：偶然A

B

原因C(第3の変数)
例：農作物が不作な年は交通事故が多い
実際には、
悪天候 (の多さ)が両⽅の原因となっている

例：ハリウッドスターの映画出演数が増えるとプールの溺死者数が増える
実際には無関係(出典) 中室・津川(2017)：原因と結果の経済学 を基に作成

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相関関係と因果関係の違い
サンゴの例

ü サンゴの⽣存率は、捕⾷者Oの個体数が増えるほど低下する。
ü フィールドワークにより、捕⾷者Oはサンゴを捕⾷することが観測されている。

対策案
捕⾷者Oの個体数とサンゴの⽣存率の関係から、サンゴ保全の対策として捕⾷者Oの排除を想定
追加調査
捕食者Oは死にかけのサンゴしか食べないことが判明⇒生態系のスカベンジャー（腐肉食）的役割を担う

サンゴの⽣存率が減ったことで捕⾷者Oが増えているという原因と結果が逆の因果関係の可能性
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因果関係を明らかにするランダム化⽐較試験あらかじめ多数の対象者を無作為(ランダム)に介⼊群と対照群に割付し、介⼊群のみに政策を実施し、結果を⽐較する⼿法をランダム化⽐較試験(RCT：Randomized Controlled
Trial)と呼びます。
抽出のランダム性担保や充分多数な対象者数等、実施する際の制約条件はありますが、実施できると政策効果を⾼精度で推定可能な⼿法です。

介⼊群(政策の実施対象とする群)

多数の対象者

政策
実施
無作為(ランダム)に割付(例えば、乱数表や電話番号を利⽤する等)

対照群

介⼊群
結果
結果を
⽐較

(政策の実施対象としない群)

対照群
結果(出典) 伊藤(2017)：データ分析の⼒ 因果関係に迫る思考法 を基に作成

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EBPM・統計データ利活⽤事例 ①神奈川県葉⼭町「チラシのポスティング」「『収集終了』看板の設置」を対策として設定し、ランダム化⽐較試験を実施して効果の⼤きさ・持続⼒を検証しています。

ü

ランダム割付(くじ引き)により、3グループを設定
Ø 「チラシのポスティング」を⾏う
グループ(介⼊群①)
Ø 「『収集終了』看板の設置」を⾏う
グループ(介⼊群②)
Ø 対策を⾏わないグループ(対照群)＜チラシの効果＞

ü＜看板の効果＞

ごみ種別の不法投棄率を介⼊群①・②・対照群で⽐較することで、対策の効果の⼤きさ・持続⼒を検証(参考)Data StaRt

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推測統計的⼿法①

重回帰分析

複数の説明変数と、1つの⽬的変数の関係性を定量的に推定する重回帰分析を⽤いると、関⼼のある変数が⽬的変数に及ぼす影響をクリアに推定することが出来ます。

重回帰モデル
Y =

α +

目的
変数

切片

β₁X₁ + β₂X₂ + β₃X₃ + …

+ε

係数×説明変数

誤差項

説明変数
X₁
説明変数
X₂
説明変数
X₃
・
・
・

ü 下記2種類の変数を説明変数に設定することで、関⼼のある変数が⽬的変数に及ぼす影響をクリアに推定できる

⽬的
変数 Y

① ⽬的変数への影響を測定したい変数② 他に⽬的変数に影響を及ぼしそうな変数（統制変数）
ü 説明変数間に強い相関関係があると、変数間の⼲渉により推定結果が不安定になりやすい点に注意（多重共線性）

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推測統計的⼿法①

重回帰分析

原因ではないかと考えている変数と、明らかに影響を及ぼす変数（統制変数）の両⽅を説明
変数に加えることで、統制変数を調整した基での影響評価を⾏うことが出来ます。
喫煙習慣
相関
関係

コーヒー
摂取量

因果関係？

肺がん
罹患率

ü ⽬的変数に「肺がん罹患率」を設定
ü 説明変数に「コーヒー摂取量」を設定
ü 単回帰分析を⾏ったところ、「コーヒー摂取量」は「肺がん罹患率」に⼤きな影響を及ぼす結果となった

コーヒー
摂取量

強い
因果関係
影響
無し

肺がん
罹患率

ü ⽬的変数に「肺がん罹患率」を設定
ü 「コーヒー摂取量」「喫煙習慣」を説明変数に設定
ü 重回帰分析を⾏ったところ、「肺がん罹患率」に対して「コーヒー摂取量」は影響無し、「喫煙習慣」は⼤きな影響有りと分かった

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EBPM・統計データ利活⽤事例 ②岡⼭県
ナッジ要素を盛り込んだ参加案内送付を介⼊として設定し、ランダム化⽐較試験を実施して衛⽣管理計画作成会の参加率を⽐較分析しています。
ü

企業の地区・営業⼩分類・営業許可有効期限の3変数を⽤いた層別ランダム割付
を⾏い、140社の企業を
2グループに分割

ü

介⼊群69社にはナッジ要素を盛り込んだ参加案内
を送付、対照群71社には従前の参加案内を送付

ü

両群の衛⽣管理計画作成会
参加率を⽐較

(参考)⽇本版ナッジユニットNEST「年次報告書(平成29・30年度)」、Data StaRt

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推測統計的⼿法②

仮説検定

分析対象に関する仮説を⽴てて、その仮説が統計的に妥当か、観測されたデータで検討する
⼿法を仮説検定と呼びます。
仮説検定を⾏うことで、起きている現象が単なる偶然ではないことをデータに基づいて主張することが出来ます。

帰無仮説

対⽴仮説

ü 主張したい仮説は誤りである、とする仮説(否定されることを期待して設定)
ü 例えば、2群の平均が等しい、直線の傾きが0である等、差異や問題はないとするもの

ü 帰無仮説が成り⽴たないとする仮説：
主張したい仮説

検定⼿法の設定
仮説内容に基づき、
⽤いる検定⼿法を
設定

有意⽔準
の決定
帰無仮説が正しいにも関わらず、誤って棄却する確率：
有意⽔準を決定

検定統計量
の値の計算

仮説の検定

観測されたデータを⽤いて
検定統計量を計算計算された検定統計量と有意⽔準に基づき、帰無仮説の棄却
可否を判定(出典)森棟・照井・中川・⻄埜・⿊住(2008) ：統計学、柳本(1991)：統計的検定における帰無仮説の理解を基に作成

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推測統計的⼿法②

仮説検定

ü 期末テストの成績で2クラスの得点は下記表の通り。
ü 平均点の差は偶然ではない（ 2クラスに学⼒差がある）といえるで
しょうか。

仮説検定：
平均値の差の例
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

平均値

Aクラス

56

84

42

66

41

66

81

72

61

63

63.2

Bクラス

55

80

74

73

99

49

74

88

74

73

73.9

帰無仮説

対⽴仮説

ü 平均点の差はない。＝平均点は⼀致する。
（2クラスの学⼒に有意な差は無い）

ü 平均点に差がある。
（2クラスの学⼒には有意な差がある。）

①検定⼿法
の設定
①検定⼿法として、2つの⺟集団において、平均値の差を検定する
t検定を設定②有意⽔準の決定②⼀般的によく使われる５％に決定③検定統計量の値の計算④仮説の検定③エクセル関数を使ってp値の確認【Excel】
T検定『=T.TEST(配列1,配列2,2,検定の種類)』
結果
P値＝0.111846④②の有意⽔準を③のp値（帰無確⽴が起こる確⽴）が上回るので、帰無仮説を棄却できない。
⇒学⼒に差があるとはいえない（テストの結果は偶然の差かもしれない。）
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推測統計的⼿法②

仮説検定（補⾜）

T検定『=T.TEST(配列1,配列2,尾部,検定の種類)』
＜尾部＞
尾部

意味

引数

片側検定

平均値より大きい又は小さいかを検証

１

両側検定

平均値と一致するかを検証

２＜検定の種類＞
検定の種類

引数対をなすデータの t 検定

１

等分散の 2 標本を対象とする t 検定２

非等分散の 2 標本を対象とする t 検定

３

※対をなす
・・・同じ集団（抽出元）である
Exp)
同じクラスの中間テストと期末テストの検証2標本
・・・別の集団（抽出元）
Exp)
AクラスのBクラスの期末テストの検証
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EBPM・統計データ利活⽤事例 ③群⾺県
「県⺠幸福度アンケート」で県⺠の幸福度等の調査を実施し、アンケートで把握した「主観的な幸福指標」と、既存の統計指標による「客観的な幸福指標」の測定を⾏い、幸福度を「⾒える化」しました。
＜県⺠幸福度の指標化⽅法＞＜政策分野毎の政策実感＞

ü R2年度からアンケートを実施し、過去のデータが蓄積されつつあるため、経年変化に関する分析を追加
ü 施策実感が有意に変動した分野の詳細な要因分析を実施⇒平均値の差の検定（t検定）を通して過去の回答と統計的に有意な差があるか（誤差の範囲でないか）を検証(参考)群⾺県幸福度レポート（令和4年度）

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推測統計的⼿法③

回帰不連続デザイン

政策適⽤内容が、ある境界線（年齢、地域等）を境に⾮連続的に変化する場合、境界線における「ジャンプ」を測定することで、政策の影響を推定することが出来ます。
この⼿法（考え⽅）を回帰不連続デザイン(Regression Discontinuity Design)と呼びます。

実際のデータ
政策の適⽤内容が変わらなかった場合

⽬
的
変
数

政策実施の
閾値

※政策実施の閾値前後で、他の要素が⾮連続的な動きをしておらず、政策の適⽤内容が閾値前後で変化しなかった場合
は、図のように連続的な変化が⾒込まれることが前提として必要

政策の影響

政策適⽤内容A

政策適⽤内容B

政策対象がコントロール
出来ない変数(出典) 伊藤(2017)：データ分析の⼒ 因果関係に迫る思考法 を基に作成

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推測統計的⼿法③

回帰不連続デザイン

例えば、以前の⽇本では70歳の誕⽣⽇を境に医療費の⾃⼰負担額が3割から1割に減少する制度でしたが、70歳の前後で外来患者数にジャンプが⾒られており、⾃⼰負担額割合が医療サービス需要に⼤きな影響を及ぼすことが分かりました。
医療費⾃⼰負担額割合の減少実際のデータ
⾃⼰負担額割合が変わらなかった場合

外
来
患
者
数

※70歳前後で急激に健康状態が変化する
ことは考えづらく、⾃⼰負担額割合が変わらない場合の外来患者数は連続的に推移することが想定される政策の影響

⾃⼰負担額3割
65

66

67

68

69

⾃⼰負担額1割
70

71

72

73

74

年齢

(出典) Shigeoka(2014)：The effect of patient cost sharing on utilization, health, and risk protection を基に作成

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EBPMに資するデータ分析⼿法
データ分析の手法は、大きく利用可能なデータ自体の特徴を明らかにする記述統計と、利用可能なデータに基づいて母集団の特性や因果関係等を推測する推測統計に分けられます。
各分析手法の特徴を理解し、使い分けることが重要です。
分類【記述統計】
利用可能なデータ自体の特徴を分かりやすく表現【推測統計】
利用可能なデータに基づいて、母集団の特性や因果関係等を推測

主な分析手法

利用シーン・特徴

平均値・中央値・最頻値
分散・標準偏差
箱ひげ図
度数分布表・ヒストグラム

ü 1変数の代表値や散らばり具合を数値化・可視化

クロス集計表
散布図・相関係数

ü 2変数の関係性を数値化・可視化

重回帰分析

ü 関心のある変数が目的変数に与える影響を、他変数の影響も考慮してクリアに推定

仮説検定

ü 起きている現象・関係性等が単なる偶然によるものか否かを分析

差分の差分法ü 介入(政策実施)による影響を、時系列データに基づいて分析

回帰不連続デザイン

ü 介入(政策実施)の内容が非連続的に変化する際の、ジャンプや集積を用いて分析
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