中学生限定！統計チャレンジセミナー
解説書

主催
総務省統計局・和歌山県

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【スライドの簡単な解説】
統計とは、たくさんの情報を集めて特徴を捉え、未来を予測する学問のことです。
【このページのポイント】
統計とは、AIを形作る技術の1つであり、未来に役立つ技術の基本となる学問です。
データを用いることで、勘や経験だけで決めるよりも確実な予測を立てられるようになり、予測した結果の要因も分かりやすいものになります。
長い期間にわたってデータを蓄積することは、未来の予測の精度を上げるためにも非常に重要です。
【キーワード】
統：たくさんの〇〇を集める（この場合の〇〇は情報）
計：計算する・特徴をとらえる・未来を予測する

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【スライドの簡単な解説】
みなさんの身近なところに統計は存在し、生活に役立てられています。
【このページのポイント】
たくさんのものから集められて計算されたデータは、私たちの生活を便利にするための大事な情報です。

p. 11

【スライドの簡単な解説】
クリミア戦争の看護婦として有名なナイチンゲールは、統計を用いて人命を助けた一面も持っています。

【このページのポイント】
ナイチンゲールは、戦場において、戦いによるけがよりも感染症などの病気で死亡する人の割合が高いことをデータで証明しました。
データを使って統計的に証明し、病院を清潔に保つよう働きかけたことで、当初は40％以上の人がなくなっていた病院の死亡率を、さまざまな対策によって2%まで下げることに成功しました。

p. 12

【スライドの簡単な解説】「鶏のとさかグラフ」の解説。
青色は感染症での死亡者、赤色は戦闘による死亡者、（黒はその他）を表しています。グラフを見ると、青色（感染症による死亡者）が多いことが分かります。

【このページのポイント】
ナイチンゲールは、このグラフをもとに国の権力を持つ貴族（国会議員）に対して、感染症を防ぐための対策が必要であることを説明し、統計を用いて感染者を減少させることに貢献しました。

p. 13

【スライドの簡単な解説】
統計データは、身近なところにもたくさんあり、生活に役立てられています。例として、気象データ・テレビの視聴率・国勢調査などがあります。

【このページのポイント】
気象データは、過去のデータをもとに未来の天気を予測することに役立てられています。
テレビの視聴率は、どのくらいの人が番組を観ているのかを把握して、テレビ局の人のお仕事に役立てられています。（日本の全部の家を調べるわけにはいかないため、一部の世帯を対象に調査が行われています。）
国勢調査は、日本に住んでいる全ての人を対象に5年に1度調査が行われており、直近では2020年に実施されています。データは行政の運営や街づくりに役立てられています。従来の調査票（紙）による回答に加えて、現在はインターネットでの回答が可能になりました。

【キーワード】
国勢調査：総務省が日本に住む全ての人を対象に、5年に1度行っている調査です。世帯ごとの家族の人数や年齢・性別・就学・就業状況などの調査を行います。集められたデータは、将来の人口予測、行政サービス、学術の基礎資料として役立てられています。

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【スライドの簡単な説明】
ケトレー指数とは、身長と体重の値を計算式にすることで、ヒトの肥満度合いを判定することができるものです。

【このページのポイント】
ケトレー指数はアドルフ・ケトレーという人が開発しました。
ケトレー指数はBMIとも呼ばれていて、肥満かどうかを判定する目安になっています。

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【スライドの簡単な解説】
政府統計の総合窓口「e-Stat（イースタット）」を使って自分の知りたい統計データを調べる方法を勉強します。

【このページのポイント】「 e-Stat 」は日本の行政機関が公表するデータを1つにまとめたサイトです。
各府省等が独自に運用するWebサイトに散在していた統計関係情報を集約し、統計結果を誰でも利用しやすいかたちで提供することを目的に作られました。
統計データを探す方法としては、「すべてから探す」、「分野や組織から探す」、「キーワードで探す」などがあります。
統計データを視覚的にわかりやすい形にしたグラフや時系列表なども多数掲載されています。

【キーワード】「 e-Stat 」…日本の行政機関が公表する統計データを検索したり表やグラフにしたりすることができるサイト。

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【スライドの簡単な解説】「e-Stat」にアクセスし、みかんの収穫量が最も多い都道府県を調べます。

【このページのポイント】「e-Stat」にアクセスし、みかんの収穫量が最も多い都道府県を調べます。
その後、グループワークでグループのみんなでみかんの収穫量の調べ方や結果について共有します。

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【スライドの簡単な解説】
さまざまな形式で記録された情報を、総合して「データ」といいます。
成績表や店の売上金額などのように数字で表せられるものを「構造化データ」といい、動画配
信サイトで視聴ができるような「音声」や「映像」など、そのままでは表形式に変換できないデータを「非構造化データ」といいます。
【このページのポイント】
紙に書かれた情報は、コンピュータが読み取れる状態に電子化することで「データ」と呼ばれるようになります。
数字、記号のほか文字や画像、映像なども「データ」の1つであり、日常生活のいたるところで、データは取得されています。（駅の改札、病院での検温など）【キーワード】構造化データ…成績表や店の売上金額などのように数字で表せられるデータ
非構造化データ…「音声」や「映像」など、そのままでは表形式に変換できないデータ

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【スライドの簡単な解説】
国勢調査は、5年に1回行われる国の最も重要な統計調査であり、日本に住んでいる人全員を対象にした大規模な調査です。みなさんの生活について調査を行うことで、より住みやすい国づくりに役立てられます。

【このページのポイント】
私たちが日々生活している中には、国勢調査で集められたデータを活用して、住みよいまちづくり、防災対策などに使われています。

【キーワード】
国勢調査（こくせいちょうさ）

p. 30

【スライドの簡単な解説】
現代は、ありとあらゆるものが「データ」として取得されています。交通機関や街中の映像、動画配信サービスなどもその1つです。
動画サービスなどでは、いつ誰が何を見たかのデータを「ログ」と呼び、それらを計算し、個人の好きなものを予想するシステムなどもあります。

【このページのポイント】
私たちの身近には、人のあらゆる行動の情報をデータとして取得する仕組みがたくさんあります。

【キーワード】
行動データ=ログデータ

p. 31

【スライドの簡単な解説】
経済センサスは「経済の国勢調査」といわれており、日本全国にある全ての事業所・企業を対象とする統計調査です。
国内の事業所や企業における経済活動の状態を明らかにし、日本の産業構造がどのようになっているのかを把握することができます。

【このページのポイント】
・事業所・企業の捕捉、企業構造の把握に重点を置いた「経済センサス-基礎調査」
・売上高など、経済活動の把握に重点を置いた「経済センサス-活動調査」の2調査で構成されています。

【キーワード】経済センサスp. 32

【スライドの簡単な解説】
生活の中で使われるデータで、特にみなさんに身近なものの1つに「交通」「天気」に関するデータがあります。
渋滞を避けたり解消したりするために、過去に取得したデータが活用されています。

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【スライドの簡単な解説】
病院などにおいても、病気の診断をするために過去のデータが活用されています。
例えば、過去にガンになった人のデータは、これから病気を防いだり治療をしたりするためにとても重要な役割をもっています。

【このページのポイント】
データを集めることで、未来の人々の健康や安全を守るために活用することができます。

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【スライドの簡単な解説】
データは、その役割によって4つに分類されます。このページでは、そのうち2つを説明します。
①名義尺度：分類するためだけにつけられたデータ（出席番号、座席番号など）②順序尺度：順番に意味をもつが、データ同士の距離・間隔には意味をもたないデータ（順位・学年など）【このページのポイント】
順序尺度は、次のページに出てくる間隔尺度と間違えやすいので注意が必要です。
数字の順番に意味があり、数字同士の差に意味がないものを「順序尺度」、数字の順番にも差にも意味があるものを「間隔尺度」と覚えましょう。

【キーワード】名義尺度、順序尺度p. 35

【スライドの簡単な解説】
1つ前のページで紹介した4つの分類のうち、残りの2つを説明します。

③間隔尺度（かんかくしゃくど）：気温の1℃と2℃のように、決まった間隔で並び、差の大きさに意味を持つ。温度にはマイナスがあるので、0℃にも数字として意味があります。
④比例尺度（ひれいしゃくど）：身長、年齢のように値の大小関係、差の大きさに意味があり、さらに0（ゼロ）が「ない」を意味するもの。（身長0cm、金額0円=ない）【このページのポイント】「間隔尺度」「比例尺度」とも目盛りが等間隔という点は同じですが、0（ゼロ）に意味があるかどうかで区別することが出来ます。

【キーワード】間隔尺度、比例尺度p. 36

【スライドの簡単な解説】
前のページで学習した尺度についてのクイズです。

【このページのポイント】①はサイズの大小に意味はあるかないかに注目して考えてみましょう。
②・③はゼロに意味があるかないかに注目して考えてみましょう。

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【スライドの簡単な解説】
尺度当てクイズの答えを解説します。

【このページのポイント】①のピザのサイズは、S・M・Lと大きさの大小に意味あることがわかります。よって正解は順序尺度です。

②の来場者の数は、もし来場者数か0人だった場合。来場者は「いない」ということになります。よって正解は比例尺度です。

③の時刻は、例えば0時の場合。これは時間が存在しないという意味ではありません。よって間隔尺度であることが分かります。

p. 38

【スライドの簡単な解説】
データの基本的な特性を表す基本統計量の解説。
基本統計量とは、そのデータの基本的な特性を表すもので、データの特性は「代表値」と「散布度」の二つに分けられます。

【このページのポイント】
データの基本的な特性は、平均のようにデータの分布全体を一つの数で表す「代表値」と、偏差値のようにデータのばらつきの大きさを表す「散布度」の二つに分けられます。

【キーワード】「代表値」…データの分布全体を一つの数で表す。
「散布度」…データのばらつきの大きさを表す。

p. 39

【スライドの簡単な解説】
データの取り扱い方についての解説。
図書館で借りた本の冊数(2クラス分)を比較してみて、どんな特徴があるのかを考えます。

【このページのポイント】
2クラス分のデータを比較したときに、ぱっと見てA組の借りた本の数が多いことがわかります。
データの量が少ないと、数字だけを見ただけでも特徴が把握しやすいです。

p. 40

【スライドの簡単な解説】
データの取り扱い方についての解説。図書館で借りた本の冊数(9クラス分)を比較してみて、どんな特徴があるのかを考えます。

【このページのポイント】
9クラス分のデータを比較したときに、すぐに特徴をとらえることは難しいことが分かります。
交通渋滞の予測や、医療の画像からガンかどうかを判別するような時にはたくさんのデータが必要です。
このようなビッグデータから特徴をすぐに把握するためのポイントがいくつかあります。

【キーワード】ビッグデータ…世の中にあるたくさんのデータ

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【スライドの簡単な解説】
たくさんのデータから特徴をとらえる方法の1つである「平均」についての解説。

【このページのポイント】
このページでは身長の平均を求めます。表にのっているAさん～Gさんの身長を足し合わせ、それを人数(7人)で割った値が平均身長となります。

【キーワード】平均…いくつかの数値を全部足して、その個数で割ったもの

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【スライドの簡単な解説】
たくさんのデータから特徴をとらえる方法の1つである「中央値」についての解説。

【このページのポイント】
左の図のように５種類のスイーツが値段の安いものから高いものの順に並んでいます。この場合は真ん中にくるチーズケーキの200円が中央値です。
また、データが偶数個の場合は真ん中同士を足して２で割ると中央値が求められます。
右の図のようにスイーツが６種類並んでいる場合は、真ん中である３番目(チーズケーキ200円)と４番目(ロールケーキ400円) を足した数字を２で割った数値が中央値です。
つまり(200＋400)÷2＝300となるので中央値は300円です。

【キーワード】
中央値…データを小さい順から大きい順に、または大きい順から小さい順に並べたときの真ん中の値をいう。

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【スライドの簡単な解説】(ワーク)「中央値」を出してみよう。

【このページのポイント】
男子と女子で計測した人数が違うことにも注目してみましょう。

p. 44

【スライドの簡単な解説】「中央値」の問題の答えを解説します。

【このページのポイント】
まず、小さいものから大きいものの順に並べ直します。

男子：データの個数は奇数(9個)であり、記録を小さい順に並べると、15m, 17m, 18m, 20m, 21m, 22m, 25m, 26m, 30m→真ん中に21mの記録がくるため、 中央値は 21mです。

女子：データの個数は偶数(10個)であり、記録を小さい順に並べると、
8m, 10m, 12m, 12m, 13m, 14m, 15m, 17m, 17m, 20m→真ん中にくる13mと14mの記録を足して2で割ると中央値がでます。
つまり (13+14)÷2 = 13.5となるので、中央値は13.5mです。

p. 45

【スライドの簡単な解説】
たくさんのデータから特徴をとらえる方法の1つである「最頻値」についての解説。

【このページのポイント】
値段がいくらのお寿司が一番多いのかを調べます。
(例1)では、100円のお寿司が一番多いことがわかります。
つまりここでの最頻値は100円です。
(例2)では、100円と150円のお寿司が1番多いことがわかります。
1番が2つの場合でも、どちらも最頻値といえるので、最頻値は100円と150円となります。

【キーワード】
最頻値…データの中でもっとも登場回数が多い値

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【スライドの簡単な解説】
代表値についての解説。

【このページのポイント】「平均」、「中央値」、「最頻値」の3つはどんなデータを見るときも必ずチェックします。
もっと統計学やビッグデータについてたくさん勉強するようになると、ここに書いてある「最小値」や「最大値」もチェックします。
これらを合わせて、そのデータを代表する値として「代表値」といいます。

【キーワード】
最大値…データの中でもっとも大きい値。
最小値…データの中でもっとも小さい値。
代表値…データを説明する「平均」「中央値」「最頻値」などの総称。

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【スライドの簡単な解説】
・データの可視化についての解説。

【このページのポイント】
図やグラフなどを使って、「見てもよくわからない形」であるデータを、「見てわかりやすい形」に変えることを可視化といいます。
図やグラフを用いると、データの全体像を分かりやすく伝えることができます。
この章では、グラフの種類とその特性、書くためのコツなどを勉強していきます。

【キーワード】
可視化…データを「目で見てわかりやすい形」に変えること。

p. 50

【スライドの簡単な解説】
図書館で借りた本の冊数(2クラス分)を比較してみて、どちらのクラスが多く本を借りているかを考えます。

【このページのポイント】
2クラス分のデータを比較したときに、数字からなんとなくA組の借りた本の数が多いことがわかります。

p. 51

【スライドの簡単な解説】
前のページの表を積み上げ棒グラフにして見てみます。

【このページのポイント】
グラフで表すことによって、表で見るよりもさらにはっきりとどちらのクラスが多く本を借りているかが分かりやすくなります。

【キーワード】
積み上げ棒グラフ…1本の棒に、複数のデータを積み上げて表示したグラフのこと。

p. 52

【スライドの簡単な解説】
図書館で借りた本の冊数(9クラス分)を比較してみて、どのクラスが多く本を借りているかを考えます。

【このページのポイント】
データがたくさんあると、ぱっと見ただけでは比較が難しいことがわかります。

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【スライドの簡単な解説】
前のページの表を積み上げ棒グラフにして見てみます。

【このページのポイント】
グラフで表すことによって、パッと見ただけで全クラスの比較がしやすくなり、一番借りている冊数が多いクラスはI組だということがわかります。

p. 54

【スライドの簡単な解説】
棒グラフとは数量を棒の長さで示したグラフのことです。

【このページのポイント】「面積」「点数」「身長」など、同じものについての統計データの値を比較する場合は棒グラ
フが適しています。

p. 55

【スライドの簡単な解説】
円グラフや帯グラフは、割合の大きさをグラフに表したものです。

【このスライドのポイント】
同じものについての割合を見たいときは円グラフ・帯グラフを使います。

p. 56

【スライドの簡単な解説】
折れ線グラフとは、数字を順番に、線で結んで表したグラフです。

【このページのポイント】「毎年」「毎日」など、時間の経過とともに変化する数の様子を表すには折れ線グラフが便利です。

p. 57

【スライドの簡単な解説】
散布図とは、縦軸と横軸にそれぞれの要素をとり、データが当てはまるところに点を打って示したものです。

【このページのポイント】
２つの要素にどのような関係があるかを読み取るのに便利なグラフです。

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【スライドの簡単な解説】
散布図の書き方説明です。

【このページのポイント】
散布図を作成する際は、まず関係を調べたい要素を縦軸と横軸にとります。次にデータが該当する場所にプロット（打点）します。

p. 59

【スライドの簡単な解説】
前のページの説明に習い、実際に例題を使用しながら作成していきます。

【このページのポイント】
ここでは、ごとうさんの点数をプロットしてみます。

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【スライドの簡単な解説】
実際に例題を使用しながら作成していきます。

【このページのポイント】
全員の点数をプロットするとこのような散布図が完成します。
散布図を見ると右肩上がりにプロットされており、英語の点数が良いほど、国語の点数が良くなるという傾向がみられることが分かります。

p. 61

【スライドの簡単な解説】
ヒストグラムを作成する際は、データをいくつかの区間に分けていきます。
横軸にデータの区間、縦軸にその区間に含まれるデータの数をとって示します。

【このページのポイント】
棒グラフは質的データに用いますが、ヒストグラムは量的データに対して用います。

【キーワード】質的データ…好きなスポーツ、血液型、自動車のナンバーなど、単に分類や種類を区別するためだけのデータや、順位、学年など順序に意味があるデータ。
量的データ…枚数、身長、金額など、数値で推し測ることができ、数字の大小に意味をもつデータ。

p. 62

【スライドの簡単な解説】
ヒストグラムの書き方説明です。

【このページのポイント】
ヒストグラムを作成する際は、まず度数分布表を作成し、定めたデータ区分に何名が割り振られるのかを明らかにします。
その後、度数分布表に基づいてグラフを作成していきます。

【キーワード】度数分布表…データがどのように散らばっているかを示す表のこと。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）を表す。

p. 63

【スライドの簡単な解説】
前のページの説明に習い、実際に例題を使用しながら作成していきます。

【このページのポイント】
度数分布表の作成にあたり、今回は点数の階級を10点ずつで区切ります。
度数分布表の1つの区間のことを階級といい、各階級のデータの個数を度数といいます。

p. 64

【スライドの簡単な解説】
実際に例題を使用しながら作成していきます。

【このページのポイント】
作成した度数分布表に従い、ヒストグラムを作成します。
ヒストグラムは一見棒グラフとよく似ていますが、棒グラフが高さで度数を表すのに対し、ヒストグラムは面積で度数を表します。
そのため、ヒストグラムの場合は階級が一定であるかも大切なポイントであり、階級の幅が一定でない場合には高さに注意する必要があります。

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【スライドの簡単な解説】
可視化することのメリットについての解説。

【このページのポイント】
可視化することのメリットとしては、
・「自分で見てわかりやすくなること」
・「他の人に伝えやすくなること」の2点があります。

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【スライドの簡単な解説】学習したグラフについてのクイズです。
【このページのポイント】
第1問は、「割合が知りたい」という点に注目して考えてみましょう。
第2問は、「変化を日ごとに表す」というのがポイントです。
第3問は、「都道府県ごとの生産量（数量）を比較できる」グラフを考えてみましょう。

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【スライドの簡単な解説】
グラフ当てクイズの答えを解説します。

【このページのポイント】
第1問：割合の大きさを表す円グラフもしくは帯グラフが正解です。
第2問：時間の経過とともに変化する数の様子を表す折れ線グラフが正解です。
第3問：同じものについての統計データの値を比較できる棒グラフが正解です。

p. 68

【スライドの簡単な解説】
とんがっている、他と差が大きい、パターンなど、グラフを見るときのポイントについていくつか説明します。

【このページのポイント】
とんがっている、差が大きい、パターンがあるなどの特徴があるところには何かが起きていることが多いです。
特徴があるところに何が起こったのか考えてみると良い気づきを得ることができます。

p. 69

【スライドの簡単な解説】
アイスクリームの月別支出金額と、東京の最高気温の折れ線グラフを見て気づいたことと、どうしてそれが起きているのかを考えるワークシートです。

【このページのポイント】
グラフを見て気づいたことと、それがなぜ起きているのかをセットで考えると分かってくることがあって良いです。

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【スライドの簡単な解説】「回帰分析」についての解説。

【このページのポイント】
回帰分析とは、「数値データ」と「その結果となる数値」から、どのような関係があるかを明らかにする統計手法のことです。
グラフから、「遠くに行こうとすればするほど時間がかかる」という関係性がわかり、目的地までの距離がわかれば、目的地までのおおよその時間が予測できることもわかります。
これも簡単な回帰分析といえます。

【キーワード】
回帰分析

p. 73

【スライドの簡単な解説】「説明変数」と「目的変数」についての解説。

【このページのポイント】
元々の数値データ（関係性を説明するための変数）のことを「説明変数」、結果となる数値（私たちが知りたい、目的となる変数）のことを「目的変数」といいます。
今回の例の場合、「目的地までの距離」が説明変数、「目的地までの時間」が目的変数となります。

【キーワード】
説明変数
目的変数

p. 74

【スライドの簡単な解説】
単回帰分析と重回帰分析の解説。

【このページのポイント】
2つ目の説明変数として「信号の数」を加え、「目的地までの距離」と「信号の数」の2つを説明変数として使うことで、より正確に「目的地までの時間」を予測できる可能性が高くなります。
説明変数を1つ (「距離」だけ)で行う分析を「単回帰分析」、説明変数2つ以上(「距離」・「信号の数」)で行う分析を「重回帰分析」といいます。

【キーワード】
単回帰分析
重回帰分析

p. 75

【スライドの簡単な解説】
データを使った仮説検証についての解説。
仮説とは、「確からしい仮の結論」のことをいい、確かかどうかを確認していくことを仮説検証といいます。
【このページのポイント】
データを活用した課題解決を目指すときには、すぐにデータを集めたり分析したりするのではなく、必ず仮説を組み立ててから裏付けをしていきます。
【キーワード】仮説検証p. 76

【スライドの簡単な解説】
総務省統計局のTwitterフォロワー数に影響を与えるのはどのような要素があるか、仮説を立てます。
【このページのポイント】
総務省統計局のフォロワーが増えるのはどんな時か、反応の良い投稿とはどんなものか等を考えてみましょう。

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【スライドの簡単な解説】
マグロの漁獲量には何が影響しているか、仮説を立てます。
【このページのポイント】
2006年から10年間のマグロの漁獲量を表す表やグラフを参考にしながら、仮説を考えてみましょう。

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【スライドの簡単な解説】
仮説立案をするためのヒントについて解説。
【このページのポイント】
データやグラフから読み取れることはもちろん、社会情勢や時事問題との関連性を見極めることや逆説で考えてみることも非常に重要です。

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