【G検定過去問風テスト】第3の影響を排除！「偏相関係数」の仕組みとは

2026年8月8日 2026年8月8日 atsushi_kitazawa

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📝 問題

以下の文章を読み、空欄に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。

2つの変数間に影響を与えている第3の変数（潜伏変数など）の影響を排除し、純粋な2変数間の相関関係の強さを測るために用いられる指標として、最も適切なものはどれか。

A）偏相関係数
B）共分散
C）相互情報量
D）マハラノビス距離

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正解: A）偏相関係数

💡 合格に近づく！徹底解説

重要度: ★★☆

■ 1分で分かる！この問題の要点

偏相関係数：第3の変数の影響をキレイに「引き算（取り除き）」して、純粋な2変数間のつながりの強さを測る指標。
「疑似相関」の罠を回避し、真の相関関係を見極めたいときに大活躍する。

■ 初学者向け解説（例え話や背景）

「アイスクリームの売上」と「水難事故の件数」には強い相関があるように見えて、実は背後に「気温の高さ」という第3の変数（共通の原因）が隠れています。

もし「気温がバラバラな日々のデータ」をそのまま相関係数で計算してしまうと、本当は関係ないはずのアイスと事故の間に強い数字が出てしまいます。そこで、「じゃあ、もし気温がずっと一定だったとしたら、アイスと事故の間には本当にまだ相関が残るの？」という疑問を解決するために、気温の影響をガッツリ取り除く計算をします。

この「お邪魔な第3の変数の効果をすっきりと取り払ったうえで、残った純粋な2つのデータだけの関係性を浮き彫りにする」のが偏相関係数です。統計の裏側で、フェイクの相関に惑わされないための強力なガードマンとして働いてくれます。