相関分析とは
相関分析（Correlation Analysis）とは、2つ以上の変数間の関連性の強さと方向を定量的に評価する統計手法です。一方の変数が増加したときに他方がどのように変化するかを数値化し、変数間の線形的な関係を把握します。
| ひとことで言うと | 2つの変数が、どれくらい一緒に動くかを数値で表す分析。 |
|---|---|
| 読み方 | 相関係数は−1〜1。0.7以上なら強い相関とされることが多い。 |
| 注意点 | 相関があっても因果があるとは限らない。第3の要因を疑う。 |
相関係数
最も広く使われる相関係数はピアソンの積率相関係数（r）で、-1から+1の範囲の値を取ります。+1に近いほど正の相関（一方が増えると他方も増える）、-1に近いほど負の相関（一方が増えると他方は減る）、0に近いほど線形的な関連がないことを示します。
1散布図を描くまず目で見る
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2相関係数を計算強さと向きを数値化
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3外れ値を確認1点で数値が動くことも
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4因果を疑う見せかけの相関でないか
相関分析の種類
ピアソンの相関係数は連続変数間の線形関係を測定します。順序尺度データにはスピアマンの順位相関係数やケンドールの順位相関係数が使われます。また、偏相関分析では第三の変数の影響を除去した上での2変数間の関係を調べることができます。
相関と因果の違い
相関分析における最も重要な注意点は、「相関関係は因果関係を意味しない」ということです。2つの変数に強い相関があっても、一方が他方の原因であるとは限りません。交絡変数の存在や見かけの相関（疑似相関）に注意が必要です。因果関係の検証には因果推論の手法が必要です。