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平均値への回帰とは？
平均値への回帰（Regression to the Mean）は、統計学や実験デザインにおいて現れる現象の一つです。この現象は、観測されたデータが極端な値（例えば、非常に高い値または低い値）である場合、次の測定ではより平均に近い値に回帰（戻り）する傾向があることを指します。
平均値への回帰は、確率的な要素や測定誤差が存在する場合によく見られます。例えば、あるテストを受けたグループの成績を分析した場合、初回のテストで特に高得点を取った人々が、再度同じテストを受けた場合には平均的な得点に近い結果を示すことがあります。同様に、初回のテストで特に低得点を取った人々も、再度のテストでは平均的な得点に近づく傾向があります。
この現象は、統計的な概念である「回帰効果」に関連しています。回帰効果は、観測された値が平均値からどれだけ離れているかに応じて、次の測定値が平均に近づく傾向があることを示します。回帰効果は、測定のばらつきやランダムな要素が存在する場合に生じるものであり、データの変動を一定の範囲に収束させる効果を持っています。
平均値への回帰は、実験や評価の結果を解釈する際に重要です。極端な結果を得た場合でも、それが本当に特別な要因や介入の結果であるのか、回帰効果によって生じた一時的な変動なのかを考慮する必要があります。また、回帰効果を考慮せずに判断を下すと、誤った結論や予測を導く可能性があるため、注意が必要です。
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