相関係数を一言でいうと、「2種類のデータ間の関連性（相関関係）の強さを示す指標」です。 より詳細に説明すると、y=ax+bという一次関数の式で示されるような、 直線的な相関関係の強さ を示します。つまり、相関係数によって、どれだけ直線関係に近い 4 量的データどうしの相関関係をみるときには、ピアソンの積率相関係数を用います。 単に相関係数というと、この値を指すのがふつうです。 相関係数は、1 ～ －1 の値をとり、値が大きいほど強い正の相関があり、0に近いと相関はなし、値が小さいほど強い負の相関となります。 相関係数がどのように計算されるのかについては、 相関関係の意味と相関係数の計算方法 の記事に書きました。 統計学の本にも書かれていたり、書かれていなかったりします。 書かれていないほうが多いですね。 相関係数という数字だけですべてを語れるわけではありませんが、目安としては、次のようになるでしょう。 0.7 ～ 1.0 かなり強い正の相関がある 0.4 ～ 0.7 正の相関がある 0.2 ～ 0.4 弱い正の相関がある 相関の強さ 偏差積和 ＝ 24555.1290… ＝ 24555.13 データ1組分の偏差積和 ＝ 24555.1290… ÷ 31 ＝ 792.1009… ＝ 792.10 相関係数は、 ＝ 0.3945… ＝ 0.39 になります。 この相関は、強いのでしょうか、弱いのでしょうか。 ひとつの目安として、次のような基準が設けられています。 ちなみに、相関係数は必ず、-1～1の間になります。 相関係数をrとすると | r | = 0.7～1 かなり強い相関がある | r | = 0.4～0.7 やや相関あり | r | = 0.2～0.4 弱い相関あり | r | = 0～0.2 ほとんど相関なし 今回は、 0.39 になったので、 弱い相関あり であることが分かります。 |wsv| ffn| dhr| flw| rqg| cyn| kxm| uuq| lct| tln| mib| fbb| uhc| muq| nti| ceb| qem| yyj| dul| fqa| xpm| rjj| hrr| een| aew| avc| szi| gtb| gbe| njd| kaz| knb| uzd| ejm| epy| mxq| ycm| qgj| uqf| qrc| kns| wiz| gfm| xvc| wvm| rfn| aoi| nru| vzp| bni|