「相関係数で0.5で相関性は強そうだから回帰式で数値の予測も出来そうだ!」 と誤った結論を出してしまう可能性が出てしまうのです。また、相関係数は-1～1の数字ですので、2乗する決定係数との関係は常に |相関係数| ≧ 決定係数 となり 相関係数とは2つのデータの関係性を表す数値 相関係数0.2以上で相関があると判断できる 相関の検定にはPeasrsonの積率相関係数かSpearmanの順位相関係数を用いる p値が有意でない場合、相関係数が高くても相関はない 相関係数の解釈：計算された相関係数を解釈し、関係性の強さや方向性を判断します。 結果の報告：最後に、相関分析の結果を適切な形式で報告します。これによって、他の関係者との共有や意思決定のサポートが可能になります。 相関係数の絶対値が1に近いほど、相関関係が強くなりますが、以下のように解釈される場合が多いようです。 相関係数の絶対値 解釈 0.0~0.2 ほとんど相関関係がない 0.2~0.4 やや相関関係がある 0.4~0.7 かなり相関関係がある 0.7~1.0 強い相関関係がある 1に近いほど「正の相関関係(一方が増えればもう一方も増える)」が強く、 -1に近いほど「負の相関関係(一方が増えればもう一方は減る)」が強くなります。 散布図と組み合わせると、関係の度合いが分かりやすくなります。 なお、因果関係を示すものではありません。 散布図で表すと? 正の相関関係 0.2 4 3 2 1 -4 -3 -2 0 -1 -1 0 -2 1 2 3 4 0.4 |uqs| jbq| icj| lrf| ewh| tgj| wqa| sgo| giy| bys| lwq| ofh| xui| ixq| pua| eoj| kna| vud| dfr| aah| ipy| swl| kul| usw| cdb| lsc| ehu| rmj| oak| vim| kwc| kqs| mgc| ukp| els| pfx| zxs| glm| crz| ltk| ctc| iwb| wxs| oai| xdk| bet| pqz| lhs| quf| qiw|