IP05-07 大学入学共通テスト2026年第4問にチャレンジ+総まとめPart2

情報活用編プラス

第6章「IT技術を使って問題解決をしよう」

IP05-07

大学入学共通テスト2026年第4問にチャレンジ+総まとめPart2

1 学習目標

2 2026大学入学共通テストの第4問にチャレンジ

10 ネットワークと情報セキュリティを振り返ろう

データ同士の関係を確認しよう

相関 (IP04-05 データを分析しようデータ同士の関係を分析する)

データ分析では、2つのデータがどのような関係にあるかを確認することがあります。

一方が増えると、もう一方も増えるのか。

一方が増えると、もう一方は減るのか。

それとも、はっきりした関係が見られないのか。

例えば、

・勉強時間とテストの得点

・気温とアイスの売上

・身長と体重

このように、「一方が増えると、もう一方はどうなるのか？」という関係を相関といいます。

勉強時間とテストの得点みたいに、関係がありそうなデータを見るんですね。

気温とアイスの売上みたいに、片方が増えるともう片方も増えそうなものもありますね。

そのような、2つのデータの関係を相関といいます。

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散布図 (IP04-05 データを分析しようデータ同士の関係を分析する)

2つのデータの関係を視覚的に表すグラフの一つに、散布図があります。

散布図では、横軸に1つ目のデータ、縦軸に2つ目のデータを設定し、1つのデータを1つの点で表します。

散布図の点の並び方を見ると、2つのデータにどのような関係があるかを読み取ることができます。

正の相関

正の相関とは、一方の値が増えると、もう一方の値も増える傾向がある関係のことです。

散布図では、点が右上がり方向に広がります。

負の相関

負の相関とは、一方の値が増えると、もう一方の値が減少する傾向がある関係のことです。

散布図では、点が右下がり方向に広がります。

無相関

無相関とは、2つの変数の間に、明確な増減の関係が見られない状態です。

散布図では、点がランダムに散らばったように見えます。

点の広がり方を見るだけでも、関係がありそうか分かるんですね。

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相関係数 (IP04-05 データを分析しようデータ同士の関係を分析する)

相関係数とは、2つの変数の関係の強さと向きを数値で表したものです。

相関係数は、-1以上、1以下の値になります。

相関係数の値の範囲

-1 ≦ r ≦ 1

rが1に近いほど正の相関が強く、-1に近いほど負の相関が強くなります。

rが0に近い場合は、関係が弱い、または明確な関係が見られないと考えられます。

散布図で見ていた関係を、数値でも表せるんですね。

はい。ただし、相関係数が大きいからといって、必ず原因と結果の関係があるとは限りません。

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因果関係 (IP04-05 データを分析しようデータ同士の関係を分析する)

因果関係とは、一方が原因となり、もう一方が結果として起こる関係のことです。

例

ボタンを押した → 電気がついた

運動をした → 心拍数が上がった

ここで注意するべきことは、相関があるからといって、必ず因果関係があるとは限らないという点です。

アイスの売上と熱中症患者数に相関があっても、アイスを食べたから熱中症になるわけではないですね。

その通りです。このような見かけ上の相関を疑似相関といいます。

本当の原因は、気温の上昇だったんですね。

はい。疑似相関を作った本当の原因を、交絡因子といいます。

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仮説検定 (IP04-07 標本調査と仮説検定)

仮説検定とは、ある予想が正しいと考えてよいかを、データを使って判断する方法です。

例

このコインに細工はされていないだろうか？

このダイエット方法は本当に効果があるだろうか？

中高生の平均睡眠時間は7時間だろうか？

ここでは、コイントスを例にして考えます。

まず、「このコインは公平である」と仮説を立てます。

普通のコインなら、オモテとウラはだいたい半分ずつ出るはずですね。

次に、実際にコインを投げて結果を集めます。

今回の実験

試行回数：10回

結果：オモテ8回、ウラ2回

10回のうち8回もオモテが出ています。少し怪しい気がします。

でも、たまたま偏っただけかもしれませんよね。

そこで考えるのが、この結果がどれくらい珍しいのかです。

結果がどれくらい起こりにくいかを確率で計算したものを、p値といいます。

p値とは

帰無仮説が正しいとしたときに、今回のような結果がどれくらい起こりにくいかを表す確率のこと。

p値が求まっただけでは、まだ結論は出せません。

その結果が本当に珍しいのかどうかを判断するための基準が必要です。

有意水準

よく使われる基準：5％（0.05）

この範囲は、偶然では起こりにくい結果と考えます。

つまり、起こる確率がかなり低い結果なら、普通のコインではないかもしれないと考えるんですね。

その通りです。ただし、今回は10回中8回オモテが出ただけでは、「このコインは公平ではない」とは言い切れません。

今回の結論

今回の結果だけでは、「このコインは公平ではない」とは言えない。

したがって、「このコインは公平である」という仮説は棄却されない。

なんとなく怪しいかどうかではなく、確率で判断するんですね。

はい。仮説検定では、p値と有意水準を比べて、仮説を棄却するかどうかを判断します。

内容	確認すること
相関	2つのデータに関係があるか
散布図	点の広がり方から関係を見る
相関係数	関係の強さと向きを数値で表す
因果関係	原因と結果の関係を考える
仮説検定	予想が正しいと考えてよいかをデータで判断する