#相関係数 に関する記事一覧

統計学で最も使われる「ピアソンの積率相関係数」の定義、計算式、強い・弱いの目安をわかりやすく解説します。スピアマンやケンドールとの違い、疑似相関などの注意点、そしてxGrapherを使った散布図の作成方法まで網羅しています。

「相関関係」と「因果関係」、似ているようで全く違うこの2つの言葉。違いを正しく理解していますか？この記事では、データ分析やビジネスでよくある勘違いを防ぐため、相関関係と因果関係の決定的な違いを、アイスと水難事故のような具体例を交えて分かりやすく解説します。擬似相関についても触れ、データに騙されないための基本を学びましょう。

「擬似相関（偽相関・見せかけの相関）」（Spurious correlation）の意味を、アイスクリームと水難事故などの具体例でわかりやすく解説。データ分析で相関と因果を混同しないために、偽相関がなぜ起こるのか、その見抜き方、可視化の重要性を紹介します。

相関分析で出てくる「相関係数(r)」と「p値」。相関係数が高いのにp値も高い？p値が低いのに相関は弱い？この2つの指標の違いと正しい見方、統計的な有意性について、散布図を使いながら初心者にもわかりやすく解説します。

相関係数の値が「強い」か「弱い」かを判断する一般的な目安（0.7, 0.4など）を紹介。なぜその目安が使われるのか、その根拠や注意点、分野による違いを分かりやすく解説します。目安は絶対的なものではなく、散布図での可視化が重要です。

ケンドールの順位相関係数（Kendall's Tau）の意味や特徴、利用シーンを解説します。スピアマンの順位相関係数との違い、一致・不一致ペアを使った計算方法、タイ（同順位）の処理まで、具体例を交えてわかりやすく説明。順位データの相関を見る方法を学びましょう。

スピアマンの順位相関係数について、ピアソンの相関係数との違い（いつ使うべきか）や、計算方法、相関の強さの目安を初心者にもわかりやすく解説します。順序尺度データや正規分布しないデータの関連性を調べる方法を学びましょう。

決定係数 (R2) と相関係数 (r) の違いがわからず悩んでいませんか？この記事では、決定係数の意味、目安、相関係数との明確な違いと関係性（R2 = r2？）について、散布図グラフを使いながら初心者にもわかりやすく解説します。

相関係数の計算方法を知りたいですか？この記事では、ピアソンの積率相関係数の公式（共分散・標準偏差）を使った手計算ステップと、ExcelのCORREL関数を使った簡単な求め方を解説。スピアマン、ケンドールの順位相関係数にも触れます。

散布図と相関係数の関係性がわからずお困りですか？この記事では、相関の強弱を示す「相関係数」の意味と、散布図のパターンの見方をわかりやすく解説。オンラインで簡単に散布図が作れるツールも紹介します。

データ間の関係性を視覚的に理解したい方へ。相関関係の基本から、代表的な相関グラフである「散布図」の見方、そしてオンラインツールを使った簡単な作り方までを初心者向けに分かりやすく解説します。相関と因果の違いなど、データ分析で陥りがちな注意点も紹介。