平均値への回帰（regression to the mean）は、統計学や確率論において観察される現象です。この現象は、初回の測定結果が極端な値（高い値または低い値）である場合に、2回目の測定ではより平均的な値に回帰する傾向があるというものです。
平均値への回帰は、以下のような理由によって生じます。
1. 測定誤差：測定や観察には不確実性が伴います。初回の測定結果が極端な値である場合、その結果には測定誤差が含まれている可能性があります。2回目の測定では、誤差がより平均的な値に回復するため、結果もより平均に近い値になる傾向があります。
2. サンプルの特異性：初回の測定で極端な値が観測された場合、その値は通常のデータポイントよりも特異的な要因や偶発的な要素によって引き起こされている可能性があります。2回目の測定では、より一般的な要因が影響を及ぼすため、結果はより平均的な値に近づくことが期待されます。
平均値への回帰は、個人やグループのパフォーマンスの評価や予測において重要な考慮事項です。初回の測定結果が極端な値である場合、2回目の測定ではそれに過度な意味を読み込むことなく、測定の信頼性や安定性を考慮して結果を解釈する必要があります。
平均値への回帰は、誤った解釈や効果の過大評価を避けるために注意が必要な現象です。統計的な回帰分析や研究の設計において、平均値への回帰が影響を与える可能性を考慮し、適切な統計的手法や分析アプローチを選択することが重要です。
