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t検定と相関分析の違いをわかりやすく解説！

統計学の中には多くの分析手法がありますが、特に「t検定」と「相関分析」はよく使われる手法の一つです。しかし、これらは異なる目的のために使われます。この記事ではそれぞれの意味や使い方、そして違いについて分かりやすく説明します。

t検定とは？

t検定は、主に2つのグループの平均値を比較するための統計手法です。例えば、ある薬の効果を調べるために、薬を投与したグループと投与しなかったグループのテスト結果の平均を比較する場合に使用します。一般的には「0」という基準を持つ帰無仮説を立て、それに基づいて統計的判断を行います。

相関分析とは？

相関分析は、2つの変数の間にどのくらいの関係があるかを調べる手法です。例えば、勉強時間とテストの点数の関係を見る際に利用されます。この分析では、相関係数という数値を使って、変数間の関係が強いか弱いか、そしてその関係が正のものか負のものかを計算します。

t検定と相関分析の主な違い

項目	t検定	相関分析
目的	2つの平均値の比較	2つの変数の関係性の把握
使うデータ	カテゴリー別の数値データ	連続的な数値データ
結果	有意差の判定（p値）	相関係数の値

この表からもわかるように、t検定は平均値の違いを検証するために、相関分析は変数間の関係性を把握するために使われます。それぞれの分析手法には、目的に応じた適切な使用方法があるということを覚えておきましょう。

まとめ

t検定と相関分析は、どちらも統計学の基本的な手法ですが、目的やデータの種類が異なります。しっかりと理解することで、データ分析に役立てることができます。次回の研究や解析の際には、これらの違いを思い出して使用してみてください。

ピックアップ解説

t検定を学んでいると、「p値」という言葉をよく耳にしますよね

このp値、何を表しているか知っていますか？p値は、観察した現象が偶然に起こる確率を示しています

例えば、p値が0.05以下であれば、5%未満の確率で偶然起きた可能性があるため、統計的に有意だと言われます

つまり、0.05を境に信じられる結果かどうかが分かれるのです

みんなが高校の時に、「運が悪かった」と思った時、その運の悪さも統計で証明できるかもしれないなんて面白いですよね！

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