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・パーセント |
パーセント（％）とは、ある統計データが全体に占
める割合を表す単位の一つです。全体を100として、
その割合を表しますので、百分率ともいいます。
例えば、総人口が１億人で、そのうち65歳以上人口
が２千万人であれば、65歳以上人口の割合は、パーセ
ント（％）で表すと、
２千万人÷１億人×100＝20
すなわち、20％となります。
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・構成比（こうせいひ） |
構成比とは、ある統計データが全体に占める割合の
ことをいいます。
例えば、総人口が１億人で、そのうち65歳以上人口
が２千万人であれば、65歳以上人口の構成比は、
２千万人÷１億人＝0.2
これをパーセント（％）に換算すると、
0.2×100＝20
すなわち、20％となります。構成比は、通常、パーセ
ント(％)で表します。
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・ポイント差 |
ポイント差とは、パーセント（％）で表された２つ
のデータの差をいいます。
例えば、完全失業率（かんぜんしつぎょうりつ）が
4.1％（平成10年平均）から4.7％（11年平均）に上昇
した場合には、「平成11年平均の完全失業率は、前年
平均に比べ0.6ポイント上昇した」などといいます。
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・平均値（へいきんち） |
平均値とは、いくつかの統計データの総和を、それ
らのデータの個数で割った値です。この平均は、「算
術平均」（さんじゅつへいきん）ともいいます。
例えば、テストを５回受けて、成績が82、85、93、
77、88点であった場合に、テストの平均値は、
(82点+85点+93点+77点+88点)÷5回＝85点となります。
平均値は最も多く利用される指標の一つです。その
理由は、わかりやすく、計算が正確にできるなどの長
所があるためです。しかし、統計データの中に極端に
大きい数値や小さい数値があると、平均値は、その数
値に大きく影響を受けるという短所があります。
例えば、５人のお小遣いを調べたところ、
1,000円、1,200円、1,300円、1,000円、10,000円であ
った場合に、お小遣いの平均値は、
(1,000円+1,200円+1,300円+1,000円+10,000円)÷5人
＝2,900円／人となり、ほとんどの人が1,000円程度で
あるにもかかわらず、10,000円の人が１人いたために
平均が2,900円と高くなります。
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・最頻値（さいひんち） |
最頻値とは、ある統計データについて、度数分布
（どすうぶんぷ）をとった場合に、最も度数の多い値
です。「モード」ともいいます。
例えば、５人のお小遣いを調べたところ、
1,000円、1,200円、1,300円、1,000円、10,000円であ
った場合に、お小遣いの最頻値は、２人がもらってい
る1,000円となります。
最頻値は、既製服（きせいふく）のサイズを決める
場合、すなわち、なるべく多くの人に合うようなサイ
ズを決める場合などに用いられます。
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・中位数（ちゅういすう） |
中位数とは、ある統計データを大きさの順番に並べ
たときに、ちょうど真中の順番となる値です。「メデ
ィアン」ともいいます。
例えば、５人のお小遣いを調べたところ、
1,000円、1,200円、1,300円、1,000円、10,000円であ
った場合に、お小遣いの中位数は、５人のお小遣いを
多い順に並べて真中にあたる３人目の1,200円となり
ます。
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・平均年齢（へいきんねんれい） |
平均年齢とは、人口の年齢構成の特徴を表す指標の
一つです。その計算方法は、各年齢ごとにそれぞれの
年齢の人口を乗じ、その総和を求めた上で、総人口で
割って平均年齢を算出します。さらに、その算出され
た値に0.5を加えることがあります。
例えば、家族の年齢が、父38歳、母38歳、姉14歳、
妹10歳である場合には、家族の平均年齢は、
(38歳×2人＋14歳×1人＋10歳×1人)÷4人＋0.5＝
25.5歳
となります。
なお，0.5を加える理由は、例えば、同じ20歳でも
20歳１か月の人や20歳11か月の人がいるので、20歳の
人を単に20歳として計算すると、実際の平均年齢より
低くなってしまうためです。したがって、月を計算に
入れない場合には、算出された結果に0.5歳を加える
ことがあります。
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・平均余命（へいきんよめい） |
平均余命とは、ある年齢の人が、その後生きるであ
ろうと期待される平均年数のことをいいます。この平
均余命は、男女別にみた年齢別死亡率が今後も変わら
ないと仮定して算出されています。
０歳の人の平均余命を平均寿命といいます。（平均
寿命参照）
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・平均寿命（へいきんじゅみょう） |
０歳の人が、その後生きるであろうと期待される平
均年数のことをいいます。すなわち、０歳の人の平均
余命です。（平均余命参照）
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・増減数（ぞうげんすう）と増減率（ぞうげんりつ） |
増減数とは、同じ属性（ぞくせい）の統計データに
ついて、ある期間における数値の差を表したもので、
次の式で計算します。
増減数＝ある時期のデータ−その前の時期のデータ
増減率とは、増減数を率で表したもので、通常、％
を用い、次の式で計算します。
増減率＝増減数÷前の時期のデータ×100
例えば、平成７年から12年までの人口の増減をみる
と、平成７年国勢調査（こくせいちょうさ）の人口が
１億2557万人、平成12年国勢調査の人口が１億2692万
人ですから、
増減数は、１億2692万人−１億2557万人 ＝135万人
増減率は、135万人 ÷１億2557万人×100＝1.1(％)
となります。
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・アクチュアル方式とユージュアル方式 |
アクチュアル方式(actual)とは、どのくらいの人が
働いている（就業している）か、働いていない（就業
していない）のかを調査する場合に、特定の調査期間
に「少しでも収入になる仕事」をしたかどうかで判断
する方式のことをいいます。例えば、労働力調査（ろ
うどうりょくちょうさ）では月末の１週間に働いたか
どうかで判断します。
この方式では、働いているか、働いていないかの判
断が明確だという長所があります。また、多くの先進
国がこの方式を採用しているため、国際比較が容易に
できます。
我が国の代表的なアクチュアル方式の調査には、国
勢調査や労働力調査などがあります。
一方、ユージュアル方式(usual)とは、どのくらい
の人が働いているか、働いていないかを調査する場合
に、ふだんの状態で調査する方式のことをいいます。
この方式では、不規則な就業や季節的な就業に影響
されない、また、突発的な就業が含まれないなど、ふ
だんの状態を正確にとらえられるなどの長所がありま
す。しかし、定義に明確さを欠くとか、国際比較の上
で不便であるなどの欠点もあります。
我が国の代表的なユージュアル方式の調査には、就
業構造基本調査（しゅうぎょうこうぞうきほんちょう
さ）などがあります。
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・全数調査（ぜんすうちょうさ）と抽出調査（ちゅうしゅつちょうさ） |
全数調査とは、すべての人や物などを調査する方法
をいいます。全数調査 は、「センサス」とか「悉皆
（しっかい）調査」ともいいます。
例えば、クラスに右利きの人が何人いるかを調査す
る場合に、全員を調査する方法です。全数調査は、調
査した結果が正確であるという長所がありますが、日
本全体の人口を調査する場合など、調査する人や物な
どが多い場合には、調査が大変であるという欠点もあ
ります。
我が国の代表的な全数調査には、国勢調査や事業所
・企業統計調査（じぎょうしょ・きぎょうとうけいち
ょうさ）などがあります。
一方、抽出調査とは、すべての人や物を調査せず、
一部のみを調査する方法をいいます。抽出調査は、
「標本調査」とか「サンプル調査」ともいいます。
例えば、日本には、右利きの人が何人いるかを調査
する場合に、日本にいる人の全員を調査せずに、無作
作為（むさくい）に、または一定の抽出方法により、
1000人のみを抽出して調査する方法です。
ただし、抽出調査から得られた結果は、次のような
方法により全体から推定して利用する必要があります。
日本に１億人いるとすれば、そのうち1000人のみを
調査したわけですから、得られた結果には、１億人と
1000人の比、すなわち、10万を乗して利用する必要が
あります。仮に、調査した1000人のうち，右利きの人
が900人いたとすれば、日本中にいる右利きの人は、
900人×10万で約9000万人と推定することができます。
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・静態統計（せいたいとうけい）と動態統計（どうたいとうけい） |
静態統計とは、ある一時点における状態をとらえた
統計をいいます。例えば、「平成12年10月1日現在の
人口」は、静態統計になります。
我が国の代表的な静態統計には、国勢調査や事業所
・企業統計調査の結果などがあります。
一方、動態統計とは、ある期間内における状態をと
らえた統計をいいます。例えば、「平成11年の１年間
に生まれた乳児数」は、動態統計になります。
我が国の代表的な動態統計には、人口動態調査（じ
んこうどうたいちょうさ）や生産動態統計調査（せい
さんどうたいとうけいちょうさ）の結果などがありま
す。
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・指数（しすう） |
指数とは、ある統計データについて、100又は１を
基準とした数値で表し，時間的な変遷（へんせん）や
比率などをわかりやすくしたものをいいます。
我が国の代表的な指数には、消費者物価指数（しょ
うひしゃぶっかしすう）がありますが、次の式により
算出します。
消費者物価指数＝
ある時期の値÷基準の時期の値×100
例えば、下表のように昭和60年を基準年とし、その
年の値段を100として、各年の値段を100に対する比で
表して比較すると、値段の上がっていく様子がわかり
やすくなります。
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・名目値（めいもくち）と実質値（じっしつち） |
名目値とは、そのままの金額や値段などをいいます。
すなわち、ある時点における時価のことをいいます。
例えば、平成12年の賃金（給料）が10万円であった
とすれば、平成12年の賃金の名目値（名目賃金）は10
万円ということになります。
一方、実質値とは、２つの時点（基準時とある時点）
において、同一の物の金額や値段などを比較する場合
に、基準時からある時点までの物価上昇分を差し引い
た金額や値段などをいいます。
例えば、基準時の平成12年の賃金が10万円、平成13
年の賃金が12万円、平成12年から13年までの１年間の
物価上昇率が10％であったとすれば、平成13年の賃金
の実質値（実質賃金）は、
12万円−（10万円×1.1−10万円）＝11万円
すなわち，12万円から物価上昇分１万円を差し引いた
11万円ということになります。
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| ・合計特殊出生率（ごうけいとくしゅしゅっしょうりつ） |
簡単にいえば、女性1人が一生の間に出生する平均の出生児数のことをいいます。
おおざっぱにいいますと、女性1人が平均して2人ずつ出生すれば、つぎの世代に一組の夫婦となる2人分が確保されることになり、人口はほとんど変わりません。もし1人しか出生しなければ、つぎの世代に夫婦となる人口は半分になってしまい、人口が減ってきます。反対に4人出生すれば、つぎの世代は二組の夫婦が確保されたことになり、人口は増えていきます。
日本の合計特殊出生率を年次別にみると、昭和45年で2.13、昭和55年で1.75、平成2年で1.54、平成12年で1.36と、年々減ってきています。合計特殊出生率は、少子化問題を考えるときに利用されます。
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