相関分析
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用語解説
相関分析は、二つ以上の変数がどの方向・強さで一緒に変化するかを、散布図や相関係数で調べる分析です。変数間の関連構造を把握しますが、原因と結果の役割を前提にしません。
■ 試験で押さえるポイント
量的変数の線形関係にはPearson相関、順位や単調関係にはSpearman順位相関など、尺度と関係形に合う指標を選びます。
散布図で非線形性、外れ値、集団別の偏りを確認し、複数変数では相関行列を用います。係数一つだけでは関係の形を判断できません。
第三変数の影響を固定した偏相関もありますが、測定していない交絡要因までは除けず、因果関係の証明にはなりません。
多数の組合せを同時に調べると偶然大きい相関が見つかりやすいため、仮説の事前設定、再現データ、多重比較への配慮が必要です。
■ 選択肢での判断ポイント
相関分析は変数間の関連を対称に調べ、回帰分析は目的変数を説明変数から予測します。相関が高いだけで因果を結論付けません。
例: 身長と体重を散布図にしPearson相関を求めます。年齢層が混在しているなら層別図や偏相関も確認し、係数だけで身長が体重の原因とは断定しません。