statistical
強勢は 'tɪ' の部分（第2音節）にあります。最初の 'stə' は曖昧母音で、弱く短く発音します。'tɪ' の 'ɪ' は日本語の『イ』よりも口を少し開いて発音する短い母音です。最後の '-kl' は、日本語話者には発音しにくい子音連結ですが、'k' を発音した後、すぐに舌先を上の歯の裏につけて 'l' の音を出すように意識すると良いでしょう。
専門的な内容に関するご注意
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統計的な
統計に基づいた、あるいは統計学に関連する事柄を指す。客観的なデータ分析や確率論が背後にあるニュアンスを含む。例：statistical analysis（統計分析）
The young researcher carefully checked the statistical data for her important paper.
若い研究者は、自分の重要な論文のために統計データを慎重に確認しました。
※ 【情景】図書館の静かな一角で、PCの画面とにらめっこしながら、真剣な表情で数字を追う研究者。正確さを期す彼女の集中力が伝わります。 【なぜ典型的か】「statistical data（統計データ）」は最も一般的な組み合わせの一つで、学術論文や研究の文脈で頻繁に使われます。データに基づいて何かを分析・証明する際に欠かせない言葉です。 【文法/ヒント】「statistical」は「data」のような名詞の前に置いて「統計的な〜」と説明する形容詞です。
Our team leader presented a clear statistical analysis of customer feedback.
私たちのチームリーダーは、顧客からのフィードバックについて明確な統計分析を発表しました。
※ 【情景】会議室で、プロジェクターにグラフや数字を映し出し、自信を持って説明するリーダー。メンバーは納得した表情で話を聞いています。 【なぜ典型的か】「statistical analysis（統計分析）」はビジネスやマーケティングの場面で非常によく使われる表現です。顧客の意見や市場の動きを数値で把握し、次の戦略を立てる際に不可欠な視点を示します。 【文法/ヒント】「analysis（分析）」は不可算名詞として使われることが多いですが、ここでは「一つの分析結果」として a statistical analysis と表現しています。
The news report showed a statistical trend indicating more people are working from home.
そのニュース報道は、より多くの人々が在宅勤務をしていることを示す統計的な傾向を示していました。
※ 【情景】テレビのニュース番組で、キャスターがグラフや数字が盛り込まれたフリップボードを指しながら解説しています。視聴者は社会の変化を具体的な数字から感じ取っています。 【なぜ典型的か】「statistical trend（統計的な傾向）」は、社会の変化や市場の動向を説明するニュースなどで頻繁に耳にする表現です。具体的な数字に基づいた信頼性のある情報源であることを示唆します。 【文法/ヒント】「indicating...」は前の名詞「trend」を詳しく説明しています。「～を示している傾向」のように訳すと自然です。
確率の高い
ある事象が起こる可能性が高いことを、統計的なデータに基づいて示す。漠然とした「可能性」ではなく、数値的な根拠がある点が重要。例：a statistical likelihood（統計的な可能性）
The doctor explained that people who eat too much sugar have a statistical chance of getting diabetes.
医者は、砂糖を摂りすぎる人は糖尿病になる確率が高い、と説明しました。
※ この例文では、お医者さんが患者さんに、統計的なデータに基づいて「〜になる確率が高い」と説明している場面がイメージできます。単に「可能性が高い」ではなく、「データや研究の結果として、高い確率でそう言える」という客観的な根拠があるニュアンスが伝わります。
Our new marketing plan has a statistical likelihood of increasing sales by 20%.
私たちの新しいマーケティング計画は、売上を20%増やす確率が高いです。
※ 会社の会議で、新しい計画が「統計的に見て、これくらい売上を伸ばす可能性が高い」と自信を持って説明している場面です。「statistical likelihood」は、ビジネスや研究の場で、データに基づいて未来を予測する際によく使われる表現です。
The professor showed that there is a statistical link between higher education and lower unemployment.
教授は、高等教育と低い失業率の間には確率の高い関連性があることを示しました。
※ 大学の講義で、教授がデータに基づいて「高等教育と失業率の低下の間には、統計的に見て強い関連性がある」と説明している場面です。このように「statistical link（統計的な関連性）」は、社会学や経済学などの学術分野で、因果関係や相関関係を説明する際によく使われます。
コロケーション
統計的有意性
※ ある現象やデータが偶然によって生じたのではなく、実際に意味のある差や関係性があることを示す度合い。研究や実験の結果を評価する上で非常に重要な概念です。単に『有意』と言うよりも、統計学的な裏付けがあることを強調します。p値（probability value）という指標を用いて判断されることが多く、ビジネス、医学、社会科学など幅広い分野で使用されます。例えば、『この新薬は統計的に有意な効果を示した』のように使われます。
統計分析
※ データを収集、整理、分析し、そこから意味のある情報や結論を引き出すプロセス。単にデータを眺めるだけでなく、統計学的な手法を用いて客観的に評価することが重要です。回帰分析、分散分析、仮説検定など様々な手法があり、研究の目的やデータの種類に応じて使い分けられます。ビジネスにおいては、市場調査や顧客行動分析などに用いられ、意思決定の根拠となります。学会発表や論文では必須の要素です。
統計データ
※ 数値として表現されたデータであり、統計分析の対象となるもの。量的データ（身長、体重など）と質的データ（性別、血液型など）があります。データの信頼性や妥当性が重要であり、データの収集方法やサンプルサイズなどが結果に影響を与える可能性があります。政府機関や調査会社が公表するデータは、政策立案や市場分析の基礎資料として活用されます。ニュース記事やレポートで頻繁に見られる表現です。
統計的手法
※ 統計分析を行うために用いられる具体的な方法や技術。t検定、カイ二乗検定、相関分析など、様々な種類があります。手法の選択は、データの種類や分析の目的に応じて適切に行う必要があります。統計ソフト（R, SPSSなど）を用いて実行されることが一般的です。専門的な知識が必要となるため、統計学者やデータサイエンティストが専門としています。研究論文の『方法論』セクションで詳細に記述されます。
統計誤差
※ 統計分析の結果に含まれる可能性のある誤差。標本調査におけるサンプリング誤差や、測定誤差などが含まれます。誤差を小さくするためには、適切なデータ収集方法や分析手法を選択する必要があります。Type I error（偽陽性）とType II error（偽陰性）という概念があり、それぞれ異なる種類の誤りを指します。研究結果の解釈においては、誤差の可能性を考慮することが重要です。特に、医療や薬学の分野では、誤った結論が重大な結果を招く可能性があるため、注意が必要です。
統計モデル
※ 現実世界の現象を数学的に表現したもので、変数間の関係性を記述するために用いられます。線形回帰モデル、ロジスティック回帰モデルなど、様々な種類があります。モデルの精度は、実際のデータとの適合度によって評価されます。統計モデルは、予測や意思決定を支援するために用いられ、経済学、金融工学、気象学など幅広い分野で活用されています。モデルの構築には、統計学的な知識とプログラミングスキルが必要となります。
統計的推論
※ 標本データに基づいて、母集団に関する情報を推測すること。例えば、ある学校の生徒の身長の平均値を調べるために、一部の生徒の身長を測定し、その結果から学校全体の生徒の身長の平均値を推測する、といった場合です。信頼区間や仮説検定などの手法を用いて、推論の妥当性を評価します。統計的推論は、限られたデータから全体像を把握するために不可欠な手法であり、マーケティング、世論調査、品質管理など、様々な分野で応用されています。
使用シーン
統計学、経済学、社会学などの分野の研究論文や講義で頻繁に使われます。「統計的に有意な差が見られた」「統計モデルに基づいて分析した」のように、データ分析の結果や方法論を説明する際に不可欠な語彙です。研究者が論文で客観的な根拠を示すために用いる、フォーマルな文体です。
市場調査、売上分析、リスク評価などのビジネスシーンで、データに基づいた意思決定を説明する際に使われます。「統計的な分析の結果、〜という傾向が見られました」「統計的に見て、このプロジェクトは成功する可能性が高い」のように、報告書やプレゼンテーションで用いられることが多いです。マネージャーやアナリストが、客観的なデータに基づいて戦略を説明する文脈で使われます。文体はフォーマルです。
日常会話で直接使うことは少ないですが、ニュース記事やドキュメンタリー番組などで、統計データや調査結果が報道される際に登場することがあります。「統計的に見て、〜の割合が増加している」「統計的に、〜というリスクが高い」のように、一般の人々が社会現象や健康問題などについて理解を深めるための情報として提供されます。例えば、インフルエンザの流行状況を説明するニュースで使われることがあります。文体はややフォーマルです。
関連語
類義語
- probabilistic
『確率論的な』という意味で、ある事象が起こる確率に基づいて判断や推論を行う状況で用いられる。学術的な文脈でよく使われる。 【ニュアンスの違い】『statistical』が過去のデータに基づいて客観的に記述するニュアンスが強いのに対し、『probabilistic』は未来の不確実性を考慮した予測やモデル化に重点を置く。より理論的なアプローチ。 【混同しやすい点】『statistical』は具体的な数値データ分析を指すことが多いが、『probabilistic』はデータが不完全な場合や、理論的な確率モデルを適用する場合に使われる。
『定量的な』という意味で、数値で表現できる情報やデータを扱う際に用いられる。研究、ビジネス、科学など幅広い分野で使用される。 【ニュアンスの違い】『statistical』がデータの分析や解釈に焦点を当てるのに対し、『quantitative』はデータの種類や性質そのものを指す。より広い概念。 【混同しやすい点】『quantitative analysis（定量分析）』は統計的な手法を含むが、必ずしも統計的な分析を必要としない。単に数値を扱うだけでも『quantitative』と言える。
『数値的な』という意味で、数字で表されるデータや情報を指す。日常会話から専門的な分野まで広く使われる。 【ニュアンスの違い】『statistical』が数値データの分析や解釈を含むのに対し、『numerical』は単に数字で表現されているという事実を強調する。より直接的でシンプルな表現。 【混同しやすい点】『numerical』は質的な情報を数値化したものも含むが、『statistical』は通常、統計的な分析に適したデータセットを対象とする。
- data-driven
『データに基づいた』という意味で、意思決定や行動がデータ分析の結果に基づいて行われることを指す。ビジネスやテクノロジー分野でよく使われる。 【ニュアンスの違い】『statistical』がデータ分析の手法や結果を指すのに対し、『data-driven』はデータ分析の結果を意思決定に活用するプロセス全体を指す。より実践的なアプローチ。 【混同しやすい点】『data-driven』は必ずしも高度な統計分析を必要としない場合もある。基本的なデータに基づいて判断することも『data-driven』と言える。
『経験的な』という意味で、観察や実験によって得られたデータに基づいて結論を導き出すことを指す。科学研究や社会調査でよく使われる。 【ニュアンスの違い】『statistical』がデータの統計的な分析に焦点を当てるのに対し、『empirical』はデータの収集方法やその信頼性に重点を置く。より広範な研究プロセスの一部。 【混同しやすい点】『empirical data（経験的データ）』は統計分析の対象となることもあるが、必ずしも統計的な処理を必要としない。観察記録やインタビュー結果も『empirical data』に含まれる。
『数学的な』という意味で、数学的な原理や手法を用いて問題を解決したり、現象を記述したりすることを指す。物理学、工学、経済学など幅広い分野で使用される。 【ニュアンスの違い】『statistical』がデータ分析に特化した数学的手法であるのに対し、『mathematical』はより広範な数学の応用を指す。統計学は数学の一分野。 【混同しやすい点】統計分析は数学的な知識を必要とするが、必ずしも高度な数学的スキルを必要としない場合もある。基本的な統計分析は、数学的な知識がなくても理解できる。
派生語
『統計値』を意味する名詞。形容詞である'statistical'が具体的な数値を指す名詞に転じた。学術論文やレポート、ニュース記事などで、具体的なデータを示す際に頻繁に使用される。複数形の'statistics'は『統計学』という学問分野を指す場合もある。
『統計的に』という意味の副詞。形容詞'statistical'に副詞化の接尾辞'-ly'が付加された。ある事象や結果が統計的に有意であるかどうかを示す際、学術論文や調査報告書で用いられる。日常会話では稀。
- statistician
『統計学者』を意味する名詞。'statistic'（統計）という語に、人を表す接尾辞 '-ian' が付いた。統計学の専門家を指し、学術分野や政府機関、企業などでデータ分析を行う人々を指す。日常会話よりも専門的な文脈で使用される。
反意語
- nonstatistical
接頭辞'non-'が付加され、『統計的でない』という意味になる。統計的分析に基づかない、または統計的な有意性を持たない情報を指す場合に用いられる。例えば、個人的な意見や事例証拠などが該当する。学術的な文脈や専門的な議論で、統計に基づいた情報と区別するために使用される。
『逸話的な』という意味の形容詞。統計的データとは対照的に、個人的な経験や逸話に基づく情報を指す。統計的データが客観的な証拠を提供するのに対し、逸話的な情報は主観的で、一般化できないことが多い。マーケティングやジャーナリズムにおいて、統計データだけでは伝わりにくい個別の事例を強調するために用いられる。
語源
"statistical"は「統計的な」という意味ですが、その語源は「state（国家）」に深く関わっています。遡ること18世紀、ドイツ語の"Statistik"（国家に関する記述）が起源です。これは、国家の人口、経済、地理といった情報を体系的に記述することを指していました。さらに遡ると、ラテン語の"status"（状態、地位）にたどり着きます。つまり、国家の「状態」を把握するための情報収集・分析が、「統計」という概念の出発点だったのです。接尾辞の"-ical"は「〜に関する」という意味合いを付け加えるため、"statistical"は「国家の状態に関する」という意味合いから、「統計的な」という意味へと発展しました。国家という大きな枠組みから生まれた言葉が、現代社会ではより広範なデータの分析に使われるようになった、という語源的な背景を知っておくと、記憶にも残りやすいでしょう。
暗記法
「統計」は、国家が資源を把握し統治するための道具として生まれ、古代から社会を管理する役割を担いました。科学革命以降は、客観的な分析ツールとして、天文学から社会問題まで探求を深化。現代ではビジネス、医療、政治…あらゆる分野で不可欠な存在です。ただし、統計は解釈に注意が必要。数字の背後にある意図を見抜き、批判的に分析する視点こそ、教養と言えるでしょう。
混同しやすい単語
『statistical』と『statistic』は、語尾が形容詞（-al）か名詞（-ic）かで品詞が異なります。発音も僅かに異なり、『statistic』は名詞で「統計（値）」を意味します。日本人学習者は、文脈に応じてどちらの形が必要か注意する必要があります。語源的には、どちらも「国家の状態」を意味するラテン語の『status』に由来しますが、現代英語では意味が分化しています。
'statistical'と同様、形容詞の語尾が似ているため、混同しやすい単語です。意味は「芸術的な」ですが、'artistic'というより一般的な形容詞があり、'artistical'はやや古風な印象を与えます。日本人学習者は、'artistic'を使う方が無難でしょう。また、'statistical'と異なり、名詞形は'art'（芸術）であり、語尾による品詞の違いは明確です。
『strategical』も語尾が同じ-alで終わる形容詞であり、発音も似ているため混同しやすいです。意味は「戦略的な」ですが、より一般的な形容詞は『strategic』です。同様に、'strategical'はやや古風な印象を与えます。こちらも『strategic』を使う方が自然です。語源的には、ギリシャ語の「将軍」を意味する『strategos』に由来します。
語尾の '-ical' の部分が共通しており、発音のリズムも似ているため、混同される可能性があります。『mystical』は「神秘的な」という意味を持ちます。日本人学習者は、それぞれの単語が持つイメージをしっかりと区別することが重要です。語源はギリシャ語の「秘密」を意味する『mystikos』に由来します。
語尾が同じ '-ical' であり、音の響きも似ているため、特に発音時に混同しやすい単語です。『logistical』は「兵站の」「物流の」という意味で、やや専門的な分野で使われます。日本人学習者は、文脈によって意味を判断する必要があります。語源はギリシャ語の「計算」を意味する『logistikos』に由来します。
『statistical』の元となる名詞『statistics』(統計学)の発音とスペルが似ているため、混同しやすいです。品詞が異なるため、文法的な役割が異なります。複数形に見えますが、学問分野を指す場合は単数扱いになることもあります。日本人学習者は、文脈から品詞と意味を正確に判断する必要があります。
誤用例
日本人が『statistical』を安易に『統計的な』と捉え、形容詞として名詞を修飾する際に多用する傾向があります。しかし、英語では『statistical』は、より厳密に統計学的な手法や根拠に基づいていることを強調する場合に使われます。単に『統計データ』を指す場合は『statistical data』でも間違いではありませんが、文脈によっては、例えばビジネスの場面では、より一般的な『data』や『financial data』を使用する方が自然です。また、続く文章の『so they are undoubtedly successful』は、データから安易に結論を導き出している印象を与えます。英語では、データに基づいて判断する場合でも、断定的な表現は避け、より慎重な言い回し（suggest, indicate）を用いるのが一般的です。これは、英語圏の文化における、客観性と謙虚さを重んじる価値観の表れと言えるでしょう。直接的な日本語訳（統計的なデータ→statistical data, 成功しているに違いない→undoubtedly successful）に頼らず、英語の文脈やニュアンスに合わせた表現を選ぶことが重要です。
『statistical』を『統計的な』と直訳し、それを『いつも計算する人』という意味で使ってしまう誤用です。日本語では『彼は統計的な人だ』という表現が、几帳面で数字に強い人を指す比喩として使われることがありますが、英語の『statistical』は人に対して使う場合、統計学者や統計分析者など、専門的な知識を持つ人を指します。単に『分析好き』『几帳面』な人を表現したい場合は、『analytical』『methodical』『detail-oriented』といった形容詞が適切です。この誤用は、日本語の比喩表現をそのまま英語に当てはめようとする際に起こりやすいと言えます。英語では、比喩表現を使う場合でも、その語が持つ本来の意味合いから大きく逸脱しないように注意する必要があります。日本語の『統計的な人』という表現にとらわれず、英語で同様のニュアンスを伝えるための適切な語彙を選ぶことが重要です。
『statistical』だけでは意味が曖昧で、研究の性質を表しているのか、結果の有意性を示しているのかが不明確です。研究論文などで『statistical』を使う場合、結果が統計的に有意であることを示す『statistically significant』という表現が一般的です。これは、研究結果が偶然ではなく、何らかの因果関係がある可能性が高いことを意味します。日本語では『その研究は統計的だ』という表現で済ませてしまうこともありますが、英語では、研究の信頼性や妥当性を示すために、より具体的な表現を用いる必要があります。特に学術的な文脈では、曖昧な表現を避け、正確かつ明確な情報伝達を心がけることが重要です。また、英語論文では、p値などの具体的な数値を提示することで、統計的な有意性を客観的に示すことが求められます。
文化的背景
「statistical（統計的な）」という言葉は、単なる数字の集計を超え、社会の動向を読み解き、未来を予測しようとする人類の営みを象徴します。国家の統治から始まり、科学の発展、そして現代のビジネス戦略まで、「統計」は常に社会の進歩と密接に結びついてきました。
統計の起源は、国家が人口や資源を把握し、効率的な統治を行う必要性から生まれました。古代エジプトの人口調査や、ローマ帝国の国勢調査などがその例です。これらの調査は、税の徴収や兵役の義務を課すために行われ、国家権力の基盤を支えました。中世ヨーロッパでは、教会が信者の数や財産を記録し、宗教的な目的のために統計を利用しました。このように、初期の統計は、国家や宗教といった権力機構によって利用され、社会を管理するための道具としての側面が強かったのです。
しかし、17世紀以降、科学革命が起こると、統計は新たな役割を担うようになります。確率論の発展とともに、統計は自然現象や社会現象を客観的に分析するためのツールとして認識されるようになりました。天文学者のケプラーは、統計的手法を用いて惑星の軌道を計算し、ニュートンは、統計的なデータを用いて万有引力の法則を導き出しました。統計は、科学的な探求を深めるための強力な武器となったのです。また、19世紀には、社会統計学が発展し、犯罪、貧困、疾病などの社会問題を統計的に分析する試みが始まりました。アドルフ・ケトレーは、統計を用いて「平均人」という概念を提唱し、社会全体の傾向を把握することの重要性を訴えました。統計は、社会問題を解決するための手段としても期待されるようになったのです。
現代社会において、統計はあらゆる分野で活用されています。ビジネスの世界では、市場調査や顧客分析に統計が用いられ、製品開発やマーケティング戦略の策定に役立てられています。医療分野では、臨床試験や疫学調査に統計が用いられ、新薬の開発や病気の予防に貢献しています。政治の世界では、世論調査や選挙分析に統計が用いられ、政策決定や選挙戦略の立案に役立てられています。統計は、社会のあらゆる側面をデータに基づいて理解し、より良い未来を築くための不可欠なツールとなっているのです。しかし、統計の解釈には注意が必要です。統計は、あくまで過去のデータに基づいて未来を予測するものであり、常に不確実性を伴います。また、統計は、意図的に操作される可能性もあり、データの選択や分析方法によって、異なる結論が導き出されることがあります。統計を正しく理解し、批判的に分析する能力は、現代社会を生き抜くために不可欠なスキルと言えるでしょう。
試験傾向
準1級、1級の長文読解や語彙問題で出題される可能性があります。1級では、エッセイのライティングで使用できると高評価につながります。統計学関連のテーマ（環境問題、経済、社会問題など）で登場しやすいです。名詞形 (statistics) と形容詞形 (statistical) の使い分け、関連語句（statistically significantなど）をセットで覚えましょう。
Part 5（短文穴埋め問題）やPart 7（長文読解）で、ビジネス関連の記事やレポートの中で見かけることがあります。頻度はそれほど高くありません。統計データや分析結果に関する文脈で使われることが多いです。類義語（e.g., analytical, quantitative）とのニュアンスの違いを意識しましょう。
リーディングセクションで、アカデミックな文章（社会科学、自然科学など）で頻出します。統計的なデータや研究結果を説明する文脈でよく使われます。ライティングセクションでも、データに基づいた議論を展開する際に役立ちます。同義語・類義語（empirical, quantitative）との使い分けを理解しておきましょう。
長文読解問題で、評論文や説明文などのアカデミックな文章で出題される可能性があります。統計データや調査結果に関するテーマで登場することがあります。文脈から意味を推測する能力が問われます。関連知識（統計学の基本的な概念など）があると理解が深まります。