平均への回帰（Regression to the Mean）は、統計学および確率論の概念であり、ある変数の初期測定値が極端な値を示した場合に、後続の測定ではより平均に近い値が観測される傾向を指します。
この現象は、ランダムな要素が存在するデータセットや個体群においてしばしば観察されます。例えば、ある学校の生徒の身長を測定する場合、ランダムな誤差や遺伝的な要素により、一部の生徒は平均身長よりも著しく高いまたは低い値を示すことがあります。しかし、再度身長を測定すると、通常は初回の測定結果よりも平均に近い値が得られる傾向があります。
この現象は、複数の要素が影響する場合にも起こります。例えば、ある治療法の効果を評価するために、初回の測定で特定の症状が軽減された患者を選択した場合、後続の測定では症状が改善した割合が初回の測定よりも低くなることがあります。これは、初回の選択によって比較的重症な患者が選ばれたためであり、回帰効果により改善が相対的に減少した結果と解釈されます。
平均への回帰は、ランダム性や偶発的な要素がデータや観察結果に影響を与える場合に重要な要素となります。この概念を理解することで、データの解釈や意思決定において、偶発的な変動によるバイアスや誤解を避けることができます。
