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回帰効果 : ウィキペディア日本語版
平均への回帰[へいきんへのかいき]

平均への回帰(へいきんへのかいき、または平均回帰回帰効果)とは、1回目の試験結果が偏っていた(特別に良かった、悪かったなど)対象について2回目の試験結果(時間的には逆でもよい)を調べると、その平均値は1回目の測定値よりも1回目全体の平均値に近くなるという統計学的現象をいう。
回帰分析の語源となったが、これとは異なる概念である。
== わかりやすい例 ==
生徒たちが中間試験と期末試験を受けるとしよう。
中間試験で特別に高得点だった生徒たちに注目して調べると、(たぶん期末試験でも得点は高い方だろうが)一般に中間試験のときよりは平均に近い(平均からの偏差がより小さい)結果になる。それは、中間試験で働いた「幸運」(偶然)が、期末試験では必ずしも働かなかったからである。
逆に、期末試験で特別に高得点だった生徒たちについて調べても、中間試験での平均からの偏差は期末試験のそれより一般に小さい。
また、特別に低い得点の生徒たちで調べても同じ傾向が見られる。

抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア(Wikipedia)
ウィキペディアで「平均への回帰」の詳細全文を読む

英語版ウィキペディアに対照対訳語「 Regression toward the mean 」があります。



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