統計学における参照クラス問題（さんしょうクラスもんだい、）とは、個別の事例に適用可能な確率を計算する際に、どのクラス（集合）を用いるべきかを決定する問題である。
たとえば航空機が墜落する確率を推定する場合、我々はさまざまに異なる航空機の集合（すべての航空機／この機種の航空機／この会社が過去10年間に運航した航空機、など）における墜落頻度を参照することができる。この例においては、我々が墜落確率を計算したい航空機は、墜落頻度がそれぞれ異なる多くのクラスの成員となっている。どのクラスをこの航空機について参照すべきかは自明ではない。一般に、どんな事例も、関心のある属性の頻度が異なる非常に多くのクラスの成員である。参照クラス問題は、どのクラスを用いるのが最も適切かを論じるものである。
より形式的には、統計学における多くの議論は統計的三段論法のかたちを取る。
のうち割合 が である は である ゆえに、 が である確率は である
は「参照クラス」、 は「属性クラス」、 は個別の対象と呼ばれる。適切なクラス はどのように選ぶべきだろうか。
ベイズ統計学においては、この問題は当該の結果についての事前確率（あるいは複数の結果を考慮する場合には事前確率分布）をどう定めるかという問題として立ち現れる。
歴史 ジョン・ベンは1876年に「あらゆる単一の事物や事象は、そこに観察されうる不定な数の性質や属性を持ち、したがって不定な数の異なるクラスの事物に属するものとして考えることができる」と述べ、単一の事例に確率を割り当てる方法についての問題を提起した。彼は例として、消耗性疾患を患う50歳のイギリス人ジョン・スミスが61歳まで生きる確率を挙げているJ. Venn, The Logic of Chance (2nd ed, 1876), p. 194.。
「参照クラスの問題」という名称はハンス・ライヘンバッハによって与えられた。彼は次のように書いている。「個別の未来の事象について成り立つ確率を求めるよう問われたときには、まずその事象を適切な参照クラスに組み込まなければならない。個別の事物や事象は多くの参照クラスに組み込むことができ、それぞれから異なる確率が得られる」H. Reichenbach, The Theory of Probability (1949), p. 374。
参照クラス問題は哲学A. Hájek, The Reference Class Problem is Your Problem Too, Synthese 156 (2007): 185-215.および生命科学の分野（臨床試験予測など）でも議論されてきた。
書籍『』の中で、哲学者ニック・ボストロムは、現実における自分の位置についての推論に参照クラスを応用できる方法について述べている。ボストロムは、証拠が「観察選択効果」により偏っているのではないかと疑うときに、いかに推論すべきかを検討する。言い換えれば、提示された証拠が、「その証拠を受け取る」のに適切な位置にいる観察者が存在するという条件によって、事前にフィルタリングされているような場合である。この難問はしばしば「人間原理」、「自己位置づけ信念」、あるいは「指標的情報」と呼ばれる。同書ではまず微調整された宇宙仮説とその可能な説明を論じ、特に多元宇宙の可能性を考察している。
ボストロムは自己指示仮定（self-indication assumption, SIA）に反対して主張する。SIAは彼が既存のいくつかの見解を特徴づけるために用いる用語である。そして自己サンプリング仮定（self-sampling assumption, SSA）を導入する。SSAとは「あなたは自分自身を、適切な参照クラスからのランダムな観察者であるかのように考えるべきである」というものである。彼はのちに、人間原理的推論における特定のパラドックスに対処するため、観察者ではなく観察者-瞬間（observer-moments）を用いる形にSSAを洗練し、強い自己サンプリング仮定（strong self-sampling assumption, SSSA）として定式化した。SSSAとは「それぞれの観察者-瞬間は、自身の参照クラスに属するすべての観察者-瞬間のクラスからランダムに選ばれたかのように推論すべきである」というものである。これらの異なる仮定は、参照クラスの選び方によってそれぞれ異なる影響を受ける。SSSAの根底にある原理の応用の一例（ただしこの応用はボストロムによって明示的に述べられているわけではない）としては、次のようなものがある。もしあなたがこの記事を読んでいる分が、あらゆる人間の一生のあらゆる分からランダムに選ばれたものだとすれば、（95%の信頼度で）この事象は人類の観察者-瞬間の最初の5%以降に起きていることになる。将来の平均寿命が歴史上の平均寿命の2倍だとすれば、これは95%の信頼度で N < 10n （将来の平均的な人間は、歴史上の平均的な人間の2倍の観察者-瞬間を担うことになる）を意味する。ゆえに、このバージョンにおける絶滅時期の第95百分位数の推定は4560年後となる。
法学における応用 ベイズ確率を実務に適用するには、事前確率を評価したうえで、それを尤度関数に適用し、ベイズの定理を用いて更新する。DNA証拠（あるいは他の確率的証拠）が利用できる裁判における被告の有罪確率を評価したいとしよう。まずは被告の有罪の事前確率を評価する必要がある。犯罪が人口100万人の都市で発生し、そのうち15%が加害者と同じ性別・年齢層・大まかな人相の要件を満たすものとしよう。すると事前確率は15万分の1となる。網をより広く投げ、加害者が市外だが同国内から来た確率が例えば25%だとして、別の事前推定値を構築することもできる。また加害者が世界中のどこからでも来うるとすることもできる。
法理論家たちは、参照クラス問題を特にショヌビ事件（Shonubi case）に関連づけて議論してきた。ナイジェリア人麻薬密輸業者は1991年12月10日にJFK空港で逮捕され、ヘロイン輸入で有罪判決を受けた。彼の量刑の重さは、その航空便での薬物量だけでなく、それ以前に捕まらなかった7回の輸入で運んだと推定される薬物の総量にも依存した。5件の別々の裁判で、その量をどのように推定するかが論じられた。うち一件「ショヌビIII」では、検察側がショヌビの最初と最後の便の間の期間にJFK空港で捕まったナイジェリア人麻薬密輸業者の薬物量に関する統計的証拠を提示した。それが正しい（あるいはひとつの）参照クラスであるかどうか、またそうであるならばなぜかについて論争があるM. Colyvan, H.M. Regan and S. Ferson, Is it a crime to belong to a reference class?, Journal of Political Philosophy 9 (2001): 168-181。
その他の法学的応用には評価（バリュエーション）がある。たとえば住宅は、「類似する」住宅の売買記録データベースを用いて評価できる。ある住宅がどの住宅と類似するかを決定するには、住宅のどの特徴が価格に関係するかを知る必要がある。バスルームの数は関係するかもしれないが、所有者の目の色は関係しない。こうした参照クラス問題は関係する特徴を見つけることによって解決できると主張されている。すなわち、住宅価格がその特徴と共変する（住宅の価値が高いか低いかの尤度に影響する）ならば、その特徴は住宅価格に関係し、個別事例にとって理想的な参照クラスとは、その事例と関係するすべての特徴を共有するすべての事例の集合である、というものである。
関連項目 統計的三段論法 参照クラス予測
シンプソンのパラドックス
脚注