相関分析

1. 定義

相関分析は、2つの変数間にどれくらい強い関係性があるかを調べる統計手法です。一方の値が変化したとき、もう一方の値がどのように変化するかを数値化して明らかにします。データの傾向を探る、データマイニングの最初の一歩です。

2. 仕組みと種類

主な手順としては、まずデータを散布図にプロットして傾向を目視し、次に相関係数を算出して数値的に裏付けます。もし強い相関があれば、片方のデータからもう片方を予測する回帰分析へと進むのが一般的な流れです。

3. 試験ごとの視点

注意点は、あくまで連動を見ているだけであり、原因と結果を証明するわけではない点です。例えば、アイスクリームの売上と水難事故の数は正の相関を示しますが、アイスが事故の原因ではありません。こうした見せかけの相関を理解することが試験対策の要です。

4. 紛らわしい語との違い

回帰分析は相関がある場合、その関係式を求めて予測を行う手法で、相関分析の次に実施されます。散布図は相関関係を可視化するグラフであり、相関分析で最初に行う手順の一つです。

5. 身近な例

マーケティングにおいて、広告への投資額と売上の間に相関があるかを分析し、投資の妥当性を評価する際などに利用されます。