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平均への回帰とは？
英語：Regression to the mean
別名：平均回帰, 回帰効果
意味
極端に高い、または低い値が出た後は、次の観測で平均に近づきやすい、という統計上の傾向で、偶然の要素が薄まることで起きます。
くわしい解説
ある観測値には、本来の実力と、運や一時的な要因という偶然の部分が含まれます。極端に高い値は、偶然が良い方に重なった可能性が高く、次の観測では偶然の部分が薄まるので、平均に近づきます。極端に低い値でも、逆のことが起こります。何かの介入の効果がなくても、起きる現象です。
これを見落とすと、効果を誤認します。成績の悪かった店舗に施策を打った後で、売上が回復しても、施策の効果ではなく、単に平均に戻っただけかもしれません。効果を確かめるには、施策を受けないグループと比べる必要があります。経済データでも、一時的な急上昇のあとの反落を、新たな要因と見誤ることがあります。
見かけたら、「過去最高」「過去最低」を記録した後の動きに、注意します。ある月に急増したものが翌月に減っても、必ずしも悪化ではありません。介入の評価では、比較の対象があるかを確認します。
例・ヒント
例：（数字は仮のものです）全店の平均売上を100として、今期の売上が突出した上位10店の平均が150でした。来期に平均が120に下がっても、経営が悪化したのではなく、偶然の上振れが薄まっただけと考えられます。
よくある誤解・注意点
「必ず平均に戻る」という法則ではありません。また、回帰分析とは別の概念ですが、名前の由来は同じです。極端な値の理由が構造的な変化なら、平均には戻りません。見分けるには、複数の期間を見る必要があります。
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