相関

(統計における) 相関とは、ある特性が別の特性に影響を与える度合いであり、これらの特性は相互に関連し、ペアを形成します。このようなペアの特性は、グラフ上で一連の点として表現できます。結果の散布図上のすべての点が直線 (水平でも垂直でもない) 上に収まる場合、相関係数は +1 (ある変数の増加が別の変数の対応する増加を伴う場合) から - まで変化します。 1 (ある変数の増加が別の変数の一定の減少を伴う場合);相関係数が 0 に等しい場合は、検討中の 2 つの特性間に関係がなく、それらが同じ直線上に収まることを示します。

回帰係数は、ある特性の増加が別の特性の増加/減少にどの程度影響するかを示す平均指標です。

特定の疾患の発症に対する複数の要因の寄与を評価する必要がある場合、多変量解析などの統計的手法を使用して、それぞれの相対的な寄与を計算できます。

相関関係は、変数間の関係の尺度です。これは、ある変数の変化が別の変数の変化とどの程度強く関連しているかを示します。

統計では、相関係数を使用して相関関係が測定されます。 -1 から +1 までの値を取ることができます。相関係数が +1 の場合、1 つの変数の増加には常に別の変数の増加が伴うことを意味します。係数が -1 の場合、1 つの変数の減少は常に他の変数の減少につながります。

相関係数を使用して、2 つの変数間の関係の方向を決定できます。たとえば、人の年齢と体重の相関係数が 0.5 の場合、年齢が高くなるほど体重が大きいと結論付けることができます。

さらに、相関係数を使用して、変数間の関係の強さを評価することができます。係数が +1 または -1 に近づくほど、変数間の関係が強くなります。

したがって、相関関係はデータ分析における重要なツールであり、異なる変数間の関係を評価できるようになります。

統計における相関関係

> 相関 - (「相互関係」と訳される) - は、ある特性が別の特性の原因になる、またはその逆の程度です。 *2 つ以上の特性を同時に調査することで、これらの特性の相互影響を分析できます。*

4種類の相関関係