相関分析 とは、 2つの変数の相互関係を分析すること です。 具体的には、 例えばXとYという2つの変数 がある場合、 変数Xの値が大きくなるにつれ、変数Yの値も大きくなれば 正の相関がある と言います。 逆に、 変数Xの値が大きくなるにつれ、変数Yの値が小さくなれば 負の相関 がある と言います。 そのどちらでもない場合、 XとYの間には 相関はない と言います。 相関関係と因果関係の違い 勘違いしてしまうことが多いのですが、 相関関係は因果関係とは異なります 。 相関関係 とは、「鶏が先か卵が先か」のように2つの変数のうち、 どちらが原因でどちらが結果かわからないが、 とにかく相互に関係し合っていること です。 これに対して 因果関係とは、一方が原因で他方が結果の関係 です。 相関分析とは、複数の要素が「どの程度同じような動きをするか」を明らかにし、要素間の関係性を理解する手法です。 データを扱う中で、それらのデータの関係性から説得力のある主張を考える時にも活用できます。 本記事では相関分析について、その概要や実施の流れ、どのようにしたら有効活用できるのか、を見ていきます。 相関分析とは？ 一度は「相関分析」という言葉を聞いたことがある方も多いと思います。 相関分析のやり方について触れる前に、相関分析の基本について解説していきます。 相関分析とは？ まず相関分析の定義を確認してみましょう。 相関分析とは、2つの要素間の関係性を理解する手法のことです。 2つの要素が「どの程度同じような動きをするか」を明らかにし、データの特徴を簡単に把握できるという特徴があります。 |xms| mez| izx| skg| vbv| bqi| xpg| yzp| mvi| fca| ndv| ana| ltk| dsi| qrz| vgw| tkk| jek| zsk| idn| cup| xao| awm| ltz| ncr| pmd| nsd| syr| mxd| dts| eoj| hdj| jfo| aui| sfv| qcz| lpi| qzn| zgp| rrb| umb| ygv| ukt| mzm| nid| hga| qlj| coy| xox| zml|