ア行
一元配置分散分析
一つの要因（一元）を用いて3つ以上のグループを比較し手法。
例えば、あなたが学生の場合、学年末テストを通じて国語/数学/英語それぞれのテストの点数を知ります。それぞれの点数を比較するとどの教科に力を入れなければいけないのか？が明らかになります。
この場合は点数が一元となり国語/数学/英語の得手不得手を明らかにしますが、その他に各教科における宿題の提出率を一元とすることも考えられます。
各グループの比較を行うのに、何を要因とするのかがこの分析手法では重要になります。
カ行
観測値（測定値）
対象となる一つ一つの数値
確率変数
取り得る値のすべてにあらかじめ確率が定められている数値。または事前の予測が不可能な完全にランダムな数値。
回帰直線
2つの変数の間に引く直線。（傾き）
サ行
相関
1つの変数の変化に対応して、もう1つの変数が変化する傾向。
相関分析
相関の有無を判断する手法。
順位和
Rで表される。各データを比べた際に、小さい数から順に1.2.3・・と番号を振りそれらを合計した数。
タ行
統計学
散らばりを示すデータから適切な推論を導くための学問
単純無作為抽出
母集団の性質を推定するために標本から抽出すること。
独立2群のt検定
「比較するAとBではデータが異なるのか？」を確かめる手法
多重比較
どのグループが一番いいのか？とそれぞれのグループの順位を明らかにする手法。
単回帰分析
回帰直線を求める手法。
統計検定量
「差があるのか？ないのか？」を判断するための数値。
ナ行
ハ行
標本（サンプル）
観測値の集合体
標本サイズ
nであらわされるデータの数。5つずつのデータを比べる際はn=5となる
母集団
興味の対象となる要素（個体）の集団全体
マ行
ヤ行
ラ行
ワ