公認心理師 過去問
第9回（2026年）
問46 (支援実務 問24)

rで表され、この式中には含まれていません。

2つの変数がどれだけ「一緒に動くか」を −1〜+1 の数値で表します。

+1 に近い → 一方が増えると他方も増える（例：勉強時間と成績）

−1 に近い → 一方が増えると他方が減る（例：ストレスと睡眠時間）

0 に近い → 関係がない

   注意点として、相関関係は因果関係とは別物です。「アイスの売上と熱中症の件数が相関する」のは、どちらも気温が原因であって、アイスが熱中症を起こすわけではありません（第三変数問題）。

SDで表され、この式中には含まれていません。

データが平均からどれくらい「ばらついているか」を表す指標です。

σが小さい → データが平均に集中している（例：製品の品質が安定）

σが大きい → データが広く散らばっている（例：テストの点数に大きな差がある）

正規分布では、平均 ±1σ の範囲に約68%、±2σ に約95%のデータが含まれます。偏差値もこの考え方がベースで、偏差値50が平均、60が +1σ にあたります。

αで設定されるものであり、p値（有意確率）とは区別されます（p＝.013はp値）

「この結果は偶然起きた可能性がどのくらいあるか」の判断基準です。

α = 0.05（5%）が最もよく使われます。「100回中5回以下しか起きない偶然なら、意味のある差と認める」という考え方です。

p値 < α → 帰無仮説（「差がない」という前提）を棄却 → 有意差あり

p値 ≥ α → 「差があるとは言えない」（差がないことの証明ではない）

公認心理師の試験では「5%水準で有意」「1%水準で有意」という表現が頻出です。

表記中の「d=1.359」はコーエンのd（Cohen's d）を指し、2群間の平均値の差を標準偏差で除した効果量の指標です。

効果量とは統計的有意性とは独立して「実際にどの程度の差・関連があるか」という効果の大きさを示す指標で、d=0.2が小・d=0.5が中・d=0.8以上が大とされます。

「t（133）」の133は自由度、「=2.788」はt値、「p=.013」は有意確率を示しており、d=1.359は大きな効果量であることを意味します。

2変数間の直線的な関連の強さと方向を示す統計量で、記号はr（ピアソンの積率相関係数）で表記されます。

データのばらつきの程度を示す統計量で、記号はSDまたはσで表記されます。

コーエンのdの計算には標準偏差が使われますが、d自体は標準偏差ではなく効果量です。

検定を行う前に研究者が設定する基準値（α）で、通常α=.05または.01が用いられます。

本表記の「p=.013」は有意確率（p値）であり有意水準ではありません。