R-squared (R²)（決定係数）
意味
決定係数
カイロウ式ヒント
回帰モデルの説明力を0-1で示す
R-squared (R²) の試験対策解説
決定係数（R-squared, R²）とは、回帰モデルが従属変数の変動をどの程度説明できているかを0から1の範囲で示す指標です。R²が1.0に近いほど独立変数によって従属変数の変動がよく説明されているモデルであることを意味し、監査人が期待値を算出する際のモデルの信頼性の目安として利用されます。逆にR²が低いモデルは、勘定科目間の関係を十分に説明できていないため、そこから算出される期待値と実績値の差異を虚偽表示の兆候と判断する根拠としては弱くなります。監査人はR²の水準を踏まえたうえで、分析的手続の結果をどの程度重視するかを判断します。
試験での問われ方・ひっかけポイント
R²が高いこと自体は「モデルの当てはまりが良い」ことを示すにすぎず、勘定残高が正しいことを保証するものではありません。R²の値と虚偽表示の有無を直接結びつける選択肢は誤りです。
英語例文
An R-squared value close to 1.0 indicates the model explains most of the variation in the data.
決定係数（R²）の値が1.0に近いほど、モデルがデータの変動の大部分を説明していることを示します。
R-squared (R²) に関するよくある質問
決定係数（R²）が低い場合、監査手続にどう影響しますか？
モデルの説明力が低いため、そのモデルから算出した期待値と実績値の差異を分析的手続の証拠として重視できず、他の実証手続で補完する必要が生じます。
R²は0から1以外の値を取ることがありますか？
一般的な回帰分析ではR²は0から1の範囲で表され、1に近いほど説明力が高いと解釈します。マイナスの値になるケースは特殊なモデルに限られ、試験では基本的に0〜1の範囲で理解すれば十分です。
所属章: Ch.20 監査データ分析
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