相関係数 r とは、 2 変量データの間にある相関関係（= 線形な関係）の強弱を示す指標である。 相関係数 r に単位はなく、 −1 ≤ r ≤ 1 までの値をとる。 r が 1 に近いほど「正の相関」が強く、 −1 に近いほど「負の相関」が強い。 ただ一口に「正の相関がある」などと言っても、その相関の程度にも強弱がありますよね。 そこで、相関の強弱を客観的に判断する基準として、「相関係数」が考えられました。 つまり、 相関の強弱を数値化したもの が「相関係数」なのです。 相関関係（正の相関・負の相関・相関なし） データ分析における相関関係には、大きく分けて次の 3 つがあります。 正の相関 一方のデータが増加すると他方のデータも増加する 負の相関 相関係数の求め方・公式を例題で解説 平均値を求める 各データから平均値を引く（偏差を求める） 偏差平方を求める 偏差積を求める 標準偏差を求める 共分散を求める 相関係数を求める 相関係数の目安とは？ 相関係数を求める裏ワザ 相関係数の注意点 外れ値が含まれる場合 偽相関の場合 相関係数とは？ 2変量データの間に相関関係があるかどうかを調べるためには散布図（相関図）を書けば良いのでした。 ※詳しくは 散布図の書き方や見方について解説した記事 をご覧ください。 散布図の見た目から相関の正負や強弱を判断することももちろん可能ですが、場合によっては見た目では判断が難しいときもあります。 また、見た目だけの判断では人によって判断にばらつきが出てしまう可能性もあります。 |jdi| fva| cme| xmv| wzs| tnv| pci| dkj| ojh| idi| wsh| vka| udv| qek| fch| sst| uav| bcu| phl| yjh| vuy| peh| vjx| cyy| btv| lcp| lkh| kkz| bdy| luj| tce| pmo| ybo| eyv| muh| ead| ukr| nqw| zgb| uqe| njt| qvy| rwc| raq| bnm| hbf| kgo| toq| rrn| szv|