統計

デジタル大辞泉

とう‐けい【統計】

読み方：とうけい

［名］(スル)集団の個々の構成要素の分布を調べ、その集団の属性を数量的に把握すること。また、その結果を数値や図表で表現したもの。「—をとる」「—を出す」「就業人口を—する」

タクシー業界用語辞典

統計

とうけい - タクシー業界のことば

輸送統計のこと。

短編小説作品名辞典

統計

作者アントン・チェーホフ

収載図書チェーホフ・ユモレスカ
出版社新潮社
刊行年月2006.7

収載図書チェーホフ・ユモレスカ―傑作短編集 1
出版社新潮社
刊行年月2008.7
シリーズ名新潮文庫

ウィキペディア

統計

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2024/03/10 02:27 UTC 版)

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ウィキペディア日本語版の記事数の統計

統計（とうけい、英: statistic）は、社会の状態を数値によって精確に知りたいという要求に応えるため、実測したデータを元に計算した数値、あるいはそれを多数ひとまとめにしたものである。通常、関心の対象となる人々や事物の全数もしくはその一部について個別に情報を集め、計算をおこない、その結果を印刷物または機械可読な電子ファイルなどのかたちで公表する。この結果がじゅうぶんな信頼を得ている場合、それ自体で対象の状態を精確に反映したものとみなされる。たとえば、ある地域の人口統計の示す人口の数値が年々上昇しているということが、すなわちその地域において人口が本当に増加しているということだと解釈されるのである。

実現可能な範囲で精確な統計をつくる努力が重ねられてきた結果、統計の元となるデータの収集から結果の公表にいたるまでの手続きについて、標準的な考えかたが確立している。また、統計作成過程においてプライバシーや個人情報を保護することも重要である。特に政府その他の公的機関が法的強制力をもったデータ収集をおこなう場合、対象者の権利が侵害されるリスクを抑えながらも、得られたデータを公共財として有効に活用する方法が模索されてきた。

概論

「統計」とは

「統計」は、広い範囲をカバーする語である。この語が使われる例には、ふたつの主要な類型がある。ひとつは、政府等が大規模な調査等をおこない、そこから得た結果やそこから計算した各種指標などの数値を公表していて、その公表された結果数値（あるいはそれをおさめた印刷物や電子ファイル）を「統計」と呼ぶ場合である。「人口統計」「経済統計」「労働統計」などをタイトルにふくむ書物^{[1] [2] [3]} には、この例が多い。これに対して、自分自身で実験や観察をおこなって得た（たいていは小規模な）データをどう分析すればよいかという話題の場合は、分析それ自体あるいはそのときに使う方法を指して「統計」ということが多い。「心理統計」「医療統計」「生物統計」といったタイトルの書物^{[4] [5] [6]} は、たいていこの例である。

歴史的にいえば、前者の用法のほうが発生が古い。19世紀はじめのドイツでは、いわゆる「国状学」(Staatskunde) の伝統のなかで、その版図にある各領邦 (Landesstaat) の地誌を統一的なテンプレートに沿って記述した書物を刊行して領邦間比較をおこなう研究が行われており、こうした研究あるいは材料となる地誌を記した書物のことをドイツ語で Statistik と呼んだ^[7]。それ以前から、欧米各国では、人口などについて精確なデータを集めようという機運が高まっていた。19世紀には、そうした作業に従事する専門家や組織が、官民双方で誕生する。今日では「統計家」と呼ばれるような人々、「統計局」と呼ばれるような組織が、大規模な全数調査（センサス）をおこなって結果を集計し、分厚い報告書を出版する仕組みが確立していくことになる。大規模調査をおこなって数値をまとめて出版する「統計産業」とでもいうべきものが出現したということであり、その産業が生み出す製品、すなわち調査結果数値を集積した出版物が「統計」(statistics) と呼ばれるようになった。この産業の第一義的な顧客は、政策を立案し、実行する政府機関である。しかし、それ以外にも、調査結果数値を必要とする第二義的な顧客（統計ユーザー）が多数いる^[8]。「人口統計」「経済統計」「労働統計」を冠する書物は、おおむねそのような統計ユーザーに向けて書かれている。

後者の用法はもっと新しく、20世紀に入って、確率論を応用したデータ分析のための学問^[9]が発展したことから生まれた。規模の小さな標本における測定結果から無限母集団における値を推測することが相当の精度でできることが証明され、小規模な観察や実験でえたデータから全体を推測する技法をマスターすることが要請されるようになった。このような技法あるいはそれについて研究する学問分野が statistics と呼ばれるようになり、「統計学」あるいは「統計」と和訳される。「心理統計」「医療統計」「生物統計」を冠する書物は、そのような意味での統計（学）を利用してデータ分析を試みる読者に向けて書かれている。この意味での「統計」は、誰かが計算した結果の公表数値ではなく、自分自身が計算して必要な数値を求める作業を意味している。

以下では、前者の意味の「統計」について説明する。後者の意味の「統計」のさまざまな側面については、「統計学」「統計学の歴史」を参照されたい。

統計の変遷

国家を統治するための基礎的資料を得るための大規模調査には、長い歴史がある。建造物建設のための測量や徴税のための調査といったように、人口や土地についての調査には古くから多くの例がある^[7]。

国民国家が成立した頃には政策の企画・立案のために量的なデータが必要だという考えが強くなり、それにともない調査の対象も多様化した。1800年にはフランス、1828年にはオーストリアで国家の調査機関が設立された。ナポレオン・ボナパルトは「統計は事物の予算である。そして予算なくしては公共の福祉も無い」^[10] と語ったと伝えられる。

20世紀に入ると、国際機関による活動もあり、統計を通じた社会認識と政策立案が全世界に波及する。さらに、統計学の発展、高等教育の大衆化、コンピュータの普及などによって、統計を利用する層が政府以外の企業・団体・個人にも広がった。その結果、統計に求められる性質は、「国のためのデータ」から「国民のためのデータ」へと変わってきている^[11]。

統計の種類

実施主体による分類

政府その他の公共機関が作成する統計が公的統計である。それ以外にも、さまざまな組織が統計を作成している。公共機関以外の民間企業、業界団体、研究機関等が作成する統計は民間統計である。^[12]

目的による分類

水準か構造か

対象集団における何らかの量の水準を精確に把握したい場合がある一方で、その何らかの量を規定する構造を把握するための属性情報を細かく収集したい場合がある。たとえばある地理的範囲に人が何人住んでいるかは水準の問題である。性別・年齢・民族などの属性あるいはそれらの組み合わせによって人口を把握したいなら構造の問題である。

なお、「構造統計」という語はしばしば目にするが、「水準統計」はそうではない（用例^[13] がないわけでないが）。これは、一時点での水準だけを問題にすることがすくなく、時間による変動（つまり動態）に焦点があたることが多いからだろう。

静態か動態か

ある一時点での状態（静態）を知りたい場合と、時間の経過ともにどのように動くか（動態）を知りたい場合がある。たとえばある時点でのある地域の人口を知りたいのであれば、その地域に住んでいる人を全員数えて静態統計を作る。一方で、人口の動きを知りたいのであれば、一定期間（たとえば1年間）の出生・死亡・流入・流出の人数を数えて動態統計を作る。

「静態」と「動態」の具体的な区別については、周期の短い（たとえば毎月）調査で短期間の変化を追跡したものが動態で、周期の長い（たとえば5年間隔）大規模調査でその時点の構造をおさえたものが静態だとする立場がある^[14]。もう一つの立場は、上記の人口統計の例のように、何事かが連続的に変動する状態をある一時点で切り取って測定するのが静態であり、変化をもたらす離散的な事象の発生を一定の期間を区切って数えたものが動態だとするものである^[15]。

作成過程による分類

統計を作成することを目的としておこわれる調査を統計調査という。統計調査から得られる統計を調査統計または第一義統計という。統計を作成するための調査は、通常かなり大規模なものとなるので、入念な準備が必要である。一般的には、つぎのような流れで調査がおこなわれる。

1. 企画・設計

   ニーズに応じて統計を企画・設計し、必要な資金や人員等を調達する。必要に応じて、当局などに計画を届け出、実施の許可を得る

2. 説明

   実際に調査をおこなう担当者や団体、調査会社などに説明をおこなう

3. 調査の実施

   調査対象（個人、事業所、各種団体等）に調査票を配布して記入を依頼し、記入後回収する

4. 点検と集計

   回収した調査票を検査し（回答内容に矛盾がある場合など、調査対象に照会して修正することもある）、集計をおこなう

5. 結果の発表

   集計した調査結果を分析し、公表する。

これに対して、わざわざ調査をおこなうのではなく、登録や届出、業務記録など、業務上の必要から集めた記録などを基に作成する統計を業務統計または第二義統計と呼ぶ。たとえば輸出入の通関書類から作成される貿易統計や、転出・転入の届出を基にした住民移動の動態統計のようなものがこれに相当する。

統計の対象となる個体を網羅した名簿（register）があって、それぞれの個体について採取した何らかの記録を名簿上のその個体の登録レコードに紐づけることができれば、そこから統計を作ることができる。そのような統計をレジスターベースの統計 (register-based statistics) という。これは業務統計の一種といえるが、従来の、特定の業務内容に特化した業務統計とはかなり性質が異なる。というのは、個人や団体を一意に区別できる識別子があれば、広範囲の情報をそれによって結合できるからである。情報技術の発達にともなって業務記録の電子化が進んできた結果、レジスターベースの統計がカバーしうる範囲は非常に広い。特に、現代国家の国民のほとんどが関係する租税、医療、社会保障などに関する事務からえられる情報を互いに結合して分析できれば、その社会の実態を把握する強力な武器となる。半面、個人情報保護の点で問題があることも指摘される。^[16]

また、人々の生活の隅々まで電子デバイスが入り込んだ結果、民間企業がデジタルを駆使して巨大なデータを蓄積するようになっている。このようなデータは、従来の統計の代替物 (alternative) としての側面を持つため、オルタナティブデータ (alternative data) と呼ばれる。スマートフォンの位置情報サービスや通信記録を利用して個人の地理的な動きや人々の接触状況を把握するもの、電子マネーやクレジットカードによる取引を記録するもの、ソーシャル・ネットワーキング・サービスでの行動履歴を追跡するものなどがある。^[17]

すでに存在する統計を利用、加工して作る二次的な統計のことを加工統計または二次統計という。種々の経済統計をもとにした経済指標や国民経済計算などがこれにあたる。これに対して、加工統計のもとになる、直接の調査や業務記録の集計による統計は、一次統計と呼ばれる。

［補論］第一義統計／第二義統計と一次統計／二次統計はそれぞれ別の基準による分類なので、混同してはならない。たとえば業務統計は第二義統計であり、かつ一次統計である。（松井博『公的統計の体系と見方』^[12] pp. 11-12参照。）

全数と標本

対象となる集団の個体（個人、企業、各種団体など）のすべてから情報を得て作成する統計を全数統計と呼ぶ。これに対し、一部の個体だけを抽出した標本についての情報から全体（母集団）の統計量を推定するのが標本統計である。前者は大規模で時間と費用がかかることから、経常的に実施することはできない。それに対して、後者は小さい規模で済むので、時間と費用の点で有利であり、たいていの統計は後者の方法で作られる。とはいうものの、代表性のある標本を抽出して精確な推定をおこなうには、相当の技術力を備えた人材と彼らを適切に配置した組織が必要であり、そうした人材と組織を育てて維持するにはやはり時間と費用が必要である。

全数統計をセンサス (census) と呼ぶことが多い。ただし、注意が必要なのは、この語はもともとラテン語から派生して全数人口調査すなわち「国勢調査」を指していたのがその後に意味を拡張してきたものであり、文脈によって異なる範囲を指して使われるということである。大規模な標本調査を「センサス」と呼ぶ場合^[18]もあり、これはしばしば誤りとして指弾される^[12]。全数を対象とする業務統計あるいはレジスターベースの統計を「センサス」と呼ぶかどうかも、議論になりうる。

標本統計の場合、その規模が相対的に大きいか小さいかによって、とられる方法がずいぶんちがうことになる。

また、一部の属性の個体（たとえば小規模な企業など）を排除しても結果がたいして影響を受けないとの見込みがある場合、これらの個体をのぞいた調査をおこなうことがある。このような調査を裾切調査と呼ぶ。

経常調査と周期調査

一回きりの統計もあるが、多くの統計は、時間による変動をみるために、同一の内容で測定時点を変えて繰り返し作成される。統計を作成するための調査を毎月とか毎年とかいった短い期間で繰り返す場合を経常調査、数年などの長い期間を空けての繰り返しである場合を周期調査ということがある^[12]。

公的統計

政府その他の公的機関が作成する統計を公的統計という。強制力をもって情報収集をおこない、その結果によって、その社会の現実の姿の正確な認識をあたえるという公共財的な性質を持つ。対象者からの協力がえやすく、作成過程の透明性が確保されているなどの理由で、高い信頼性と権威をえていることが多い。また、連続性を考慮した統計作成がなされることが多いために時系列的な分析に適しており、定期性、速報性にも優れる。

一方で、社会の変化への対応は鈍い。調査項目の改正などには時間がかかり、新規調査を新しく始めることは簡単にはできない。特に新たな分野に対しては調査の遅れや、調査しても対象の捕捉が満足にできないなど、不十分なものにもなりやすい。

統計作成機構

各国の公的統計のシステムは、各国の歴史的な事情に応じて発達してきたため、その内容には幅広いバリエーションがみられる。

各国中央政府での統計を作成・管理する仕組み（中央統計機構）をみると、各部署がその担当業務に関連する統計を作成するかたちで統計作成を分担している場合がある。このような公的統計システムを分散型と呼ぶ。一方で、統計専門の部署（「中央統計局」などの名前で呼ばれる）がその国の公的統計のほとんどを自ら作成する場合もある。このような統計システムは集中型である。^[12]

米国や日本は分散型で英国、フランス、ドイツ、カナダなどは集中型だ、とよくいわれる。もっとも、各部署が完全にばらばらに統計を作っているとか、逆に中央統計局がすべての統計を取り仕切っているというような国は実在しない。「分散型」「集中型」はいわば理念型であって、実際に存在する各国の統計作成機構がこのような2類型にわかれているわけではなく、中央統計局への集中度が相対的に高いか低いかということによって連続的に分布していると考えたほうがよい。^[19]

各国の統計作成機構の特徴をつかむもう一つの観点は、中央と地方との関係である。国土がある程度以上の広さである場合、各地で統計作成の実務を担当する地方統計機構がどのように構成されており、首都におかれた中央統計機構とどのような関係にあるのかが問題になる。

ひとつの類型は、中央政府が各地に直接管轄する統計担当の部署（たとえば中央統計局の支局）を持っており、それを通じて各地での調査等をおこなう場合である（例：米国）。もうひとつは、地方政府の統計担当部署が全国調査などを請け負って実施する体制であるが、その場合、調査の内容や方法を決める権限を中央政府が独占している（例：日本）か、それとも地方政府にも発言権がある（例：ドイツ）のか、ということによるちがいが出てくることになる。^[19]

また、政府の外に存在する統計家やその組織、さらに国際機関との間でどのような関係を持っているかということも、その国の公的統計の性質を決める重要な要素でありうる。^[19]

公的統計の二次利用

統計は、その作成目的のために使用することが原則である。とはいえ、集めたデータ、それもできる限り「生」に近いものを他の目的での分析に使いたいという要求は、従来から存在する。安価で高性能なコンピュータが普及するにしたがって、そうした要求が強まってきた。そのなかには、政府内での政策立案から民間企業の商業利用まで、公益性とリスクを異にする種々のケースがある。一方で、統計にふくまれる個人等の秘密を保護することも重要である。とりわけ、罰則をもって強制的に情報を収集する公的統計の場合は、対象者の権利を侵害する可能性を最小にすることが特に要請される。このような制約を意識しながら、統計データを有効かつ安全に利用する方法が模索されてきた。^[16]

民間統計

政府以外のさまざまな団体や企業、研究機関なども統計を作っている。政府が作成する公的統計とは異なり、情報収集にあたって強制力をともなわず、また管理機構の長期的な安定性を欠いていることが多い。一方で、何について情報を集めるかについての柔軟性が高いため、社会の変化に対する反応は早く、政府が調査しない事柄についてもいち早く数字で把握することができる。また事実上業界標準となっているような統計や、それを使用した定評ある指標のある場合も存在する。

現代的課題

社会の変化への対応

社会・経済情勢の変化のスピードが速くなってきているため、国の統計は変化への対応が遅く、業界団体の統計では詳細な分析が行えないという様に、現状の正確な把握ができなくなってきている。特に第三次産業でこの傾向が強い。

調査対象の意識の変化への対応

近代化とともにプライバシーの意識が高まる。さらに今日では、個人情報保護の要求が急速に広まり、個人を対象とする調査がおこないづらくなってきた。そのような状況では、法的に回答の義務を課す公的統計調査においても、調査への非協力は無視できない規模になる。1980年代のドイツやオランダでは、国勢調査が実施できなくなる事態が生じた^[20]。

企業においても、自社の情報を出したくないという防衛意識はあり、個人の調査拒否と同様の事態が生じる

日本の公的統計

日本の公的統計を支える中央統計機構は、分散の度合いが国際的にみて非常に高い^{[19] [21]}。ただし、近代化の初期から政府内に存在した統計局とその前身組織は、日本の公的統計整備において中心的な役割を果たしてきた。1946年に内閣の行政委員会として設置された統計委員会（現在の統計委員会とは別のもの）と翌年の旧統計法成立以来、70年以上を経た現在の日本の公的統計は、分散型の特徴は維持しているものの、中心を占める総務省統計局と統計委員会の比重を高めており、また統計業務の集約化を進めることで効率を高めている。

社会情勢の変化により個人情報保護の重視と統計業務の効率化徹底を目的として2007年（平成19年）に「統計法」の全部改正が行われた。新統計法（平成19年法律第五十三号）は公的統計を「国民にとって合理的な意思決定を行うための基盤となる重要な情報である」(第1条) と位置づけ直し、個人情報等の保護に留意しつつ、行政目的以外の利用もふくめ、広く活用できる環境整備を目指している。

「日本の公的統計制度」および「日本の公的統計制度の歴史」を参照

「統計法」、「統計委員会」、「基幹統計調査」、「統計局」、「統計センター」、「政府統計共同利用システム」、「統計学の歴史#日本で実施された統計調査」、「統計局#沿革」、および「国勢調査_(日本)#歴史」も参照

出典

[脚注の使い方]

1. ^ 国立社会保障・人口問題研究所『人口統計資料集』〈人口問題研究資料 第346号〉2023年。ISSN 13475428。 NCID BD01479622。 
2. ^ 清水雅彦・菅幹雄『経済統計: 産業活動と物価変動の統計的把握』培風館〈経済学教室 6〉、2013年。ISBN 9784563062569。 NCID BB12583472。 
3. ^ 古田裕繁『わかりやすい労働統計の見方・使い方：統計の基礎と応用を対話形式で楽しく学ぶ』経営書院、2010年10月。ISBN 9784863260825。 
4. ^ 柴田康順『心理統計の使い方を学ぶ: 質問紙調査による実践を通して (増訂版)』大正大学出版会、2022年10月。ISBN 9784909099761。 NCID BC17273673。 
5. ^ 新谷歩『今日から使える医療統計』医学書院、2015年4月。ISBN 9784260019545。 NCID BB18507524。 
6. ^ 木立尚孝『実験で使うとこだけ生物統計 1: キホンのキ (改訂版)』羊土社、2017年3月。ISBN 9784758120760。 NCID BB23230656。 
7. ^ ^{a b} 佐藤正広『数字はつくられた: 統計史から読む日本の近代』東京外国語大学出版会、2022年。ISBN 9784904575956。 NCID BC13343267。 
8. ^ Daniel Dorling; Stephen Simpson 著、岩井浩 訳『現代イギリスの政治算術: 統計は社会を変えるか』北海道大学図書刊行会、2003年。ISBN 4832964119。 NCID BA62954670。 
9. ^ 確率論と統計学に関する用語集として、国際標準規格 ISO 3534-1, Statistics - Vocabulary and symbols - Part 1 : Probability and general statistical terms および日本産業規格 で定める JISZ8101-1:2015 統計－用語及び記号－第１部：一般統計用語及び確率で用いられる用語 Statistics - Vocabulary and symbols - Part 1: General statistical terms and terms used in probability を参照。
10. ^ 日本統計学会 公的統計に関する臨時委員会 (2019年6月5日). “公的統計に関する臨時委員会 報告書 第一部: 毎月勤労統計調査の不正をめぐる事案に関する見解” (PDF). www.jss.gr.jp. 日本統計学会. 2023年6月15日閲覧。
11. ^ 経済産業省大臣官房調査統計グループ『指数の作成と利用: 鉱工業指数読本 (第7版)』経済産業統計協会、2015年。ISBN 9784864990394。 NCID BB18937884。 
12. ^ ^{a b c d e} 松井博『公的統計の体系と見方』日本評論社、2008年8月20日。ISBN 9784535554726。 NCID BA86882304。 
13. ^ 八木克巳「「毎勤」雑感（統計論壇）」『統計茨城』第1974巻第7号、茨城県企画部統計課、1974年7月、1頁。 https://dl.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11333288
14. ^ “経済産業統計まる分かり: 用語の解説”. www.meti.go.jp. 経済産業書 (2023年4月3日). 2023年6月23日閲覧。
15. ^ 芳賀寛「社会統計学に関する参考資料: 木村太郎博士の所説に係って」『季刊北海学園大学経済論集』第65巻第4号、北海学園大学経済学会、2018年3月31日、17-56頁、ISSN 03857263、NAID 120006479139。 
16. ^ ^{a b} 松田芳郎・濱砂敬郎・森博美 編『統計調査制度とミクロ統計の開示』日本評論社〈講座ミクロ統計分析 1〉、2000年9月。ISBN 4535039011。 NCID BA48354265。 
17. ^ 渡辺努・辻中仁士『入門オルタナティブデータ: 経済の今を読み解く』日本評論社、2022年。ISBN 9784535540231。 NCID BC12826323。 
18. ^ 労働省／厚生労働省『賃金センサス: 賃金構造基本統計調査』労働法例教会。 
19. ^ ^{a b c d} 川崎茂 著「統計制度の国際比較: 日本の統計の特徴と課題」、国友直人・山本拓 編『統計と日本社会: データサイエンス時代の展開』東京大学出版会、2019年、237-251頁。ISBN 9784130434010。 NCID BB27702462。 
20. ^ 佐藤正広「「統計不信問題」を考える: 歴史的視点からの試論」『東京外国語大学国際日本学研究』第0巻、東京外国語大学大学院国際日本学研究院、2020年3月31日、2-21頁、CRID 1390853649747610368、doi:10.15026/94463。 
21. ^ 島村史郎『日本統計発達史』日本統計協会、2008年。ISBN 9784822334888。 NCID BA86024968。 

関連項目

• 統計主事 (旧法)
• 統計学 - 統計学の歴史
• 統計検定 (資格)
• 統計数理研究所
• 総務省 - 総務省統計局
  • 統計研究研修所
  • 独立行政法人統計センター（独立行政法人統計センター法）
• 社会調査
• 国勢調査 - 国勢調査 (日本)
• 人口統計学
• 経済統計 - 経済指標
• 貿易統計
• 国際統計協会
• 日本統計協会
• 日本国勢図会
• 政治算術 - ウィリアム・ペティ
• ゴットフリート・アッヘンヴァル (ドイツ国状学における用語 Statistik の発明者とされる)

外部リンク

ウィクショナリーに関連の辞書項目があります。

統計

• リサーチ・ナビ＞主題から調べる＞統計 - 国立国会図書館
• 『統計』 - コトバンク

典拠管理データベース: 国立図書館	日本 韓国

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統計（推計）

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/05/18 14:54 UTC 版)

「ソビエト連邦における農業集団化」の記事における「統計（推計）」の解説

強制収容所での死亡は飢饉を直接の原因としたものでなく、同様に、集団化を原因とした犠牲と飢饉による犠牲も異なるが、それぞれを厳格に分けることには困難が伴い、また犠牲者数には諸説ある。1930年代の集団化、飢饉、大テロルの犠牲者の総数の推計については、時期、死因、範囲などの違いで数字は大きく異なり、集団化による犠牲の統計的把握は困難である。 イギリスの歴史学者ロバート・コンクエストによる1930年代のソ連の農業政策における犠牲者数の推計は以下の表1.2にある通りである。 表1.1930-37年の犠牲者数農民の死亡者1100万人 強制収容所での死亡者350万人 合計1450万人 表2.表1の内訳富農撲滅運動による死者数650万人 農業集団化によるカザフ人の死者数100万人 1932-33年の飢餓の死亡者数ウクライナ：500万人,北カフカース:100万人,その他の地域:100万人 合計1450万人 塩川伸明の1997年のまとめによれば、1930年代の集団化、飢饉、大テロルのスターリン体制の犠牲者の総数については、1980年代以降、論争があり、犠牲を大きく見積る見方では、1930年代の犠牲者総数は1600万-2200万人、うち集団化の犠牲500万、飢饉による死亡500万-750万、大粛清による死者500万-1000万人、戦後の犠牲も含めれば2500万人以上ともされた。（表3) これに対して、1926-1939年の犠牲者総数は480万-550万人、うち1932-34年飢饉で300万-400万人、1930年代大粛清の犠牲100万-200万人とする見解も公表された。1926年と1939年の人口調査比較によって、この間の不自然な人口消滅が約550万人とする説があるが、これには国外流出なども含まれる。（表4) 表3.1930年代のスターリン体制の犠牲者数（大）1930年代の犠牲者総数1600万-2200万人（戦後も含めれば2500万人） 農業集団化の犠牲500万 飢饉による死亡500万-750万 大粛清による死者500万-1000万人 表4.1930年代のスターリン体制の犠牲者数（小）1926-1939年の犠牲者480万-550万人（国外流出なども含む) 1932-34年の飢饉300万-400万人 大粛清の犠牲100万-200万人 ソ連崩壊以降の資料公開 ペレストロイカ・ソ連崩壊以降の原資料の公開で、1937年の人口について、これまでのソ連の公式発表で1億6400万人、一部の欧米研究者の推計の1億5600万人の中間の、1億6200万人であったことがわかり、1939年の人口も欧米の推計ほどではなかったことがわかった。これで再計算すると、1926-1939年の過剰死亡者総数は790万人、ウクライナの1932-34年飢饉の被害は200万-300万人（出生率低下をふくめた人口喪失では350万-400万人）、その他の地域の犠牲は400万-600万人とされる。 ただし、カザフスタンについては中国への流出と死亡が区別困難であり、また飢饉のなかで死んだため登録されなかった乳幼児が200万いたともされる。 過剰死亡の総数から飢饉をひき、集団化による犠牲50万-100万をひくと、粛清による犠牲は150-300万人となる。 刑事弾圧については、1930-1953年の間で裁かれたのは約406万人、うち銃殺刑は80万人という数字が公表された。 被拘禁者については、1939年で約132万人、コロニー（政治犯は少ない短期の刑）36万、監獄での未決囚35万、「特別居住区」に約94万（うち大半がクラークとして追放されたもの）で、総計296万人。なお、「特別居住区」は第二次世界大戦中から戦後にかけて急膨張した。 1980年代以降公開された原資料での犠牲者数1926-1939年の過剰死亡者790万人 ウクライナ飢饉（1932-34)200万-300万人（出生率低下をふくめた人口喪失では350万-400万人） その他の地域の飢饉400万-600万人 集団化による犠牲50万-100万 粛清による犠牲150-300万人。銃殺刑は80万人（1930-1953)

Wiktionary日本語版（日本語カテゴリ）

統計

出典:『Wiktionary』 (2021/08/12 10:17 UTC 版)

名詞

統 計（とうけい）

1. 一定の標識を持つ多くの物を集め、性質や状態を数量的に示す事。また、そうした物。

発音^(?)

と↗ーけー

翻訳

• 英語:statistics
• クメール語:ស្ថិតិ

動詞

活用

サ行変格活用

統計-する

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「統計」の例文・使い方・用例・文例

• 君が言っていることは統計とは違っている
• その数字は統計的にあり得ない
• 統計図表を用いてデータを表示する
• 私たちは統計学の授業で共変数について学んだ。
• この統計は社会人口統計学的な要因を用いると書き換えられる。
• 生物統計学はその現象を説明する助けとなりうる。
• その人口統計学者は将来の人口減少について警告した。
• 販売統計分析
• 芳しくない雇用統計に反応し、今朝の株式市場はどか下げした。
• ある労働統計によると、行為参加人員は年々減少している。
• 市場セグメンテーションでは、市場は通常、地理的変数、人口統計学的変数、心理的変数、行動変数によってグループ分けされる。
• この地域の人口統計から興味深い傾向を読み取ることができる。
• 日本の消費者物価指数（CPI）は毎月統計局より発表される。
• マーケティング調査会社から、お客さまに関する統計的なデータを提供してもらっている。
• 統計を入念に調べる
• 統計的にも臨床的にも有意だ。
• 統計によると男性は女性よりも犯罪を犯しやすいと聞いた。
• 私はその統計用データを取得する。
• 私は統計学を専攻しています。
• アクセス解析の統計を取ります。