---

p値と相関係数の違いを徹底解説！あなたのデータ分析をより深く理解するために

データ分析を行う際、p値や相関係数といった指標をよく耳にします。しかし、この二つの指標は異なる意味を持っており、それぞれ独自の役割を果たしています。ここでは、p値と相関係数の違いについて詳しく解説します。

p値とは

まず、p値について説明します。p値は、「帰無仮説が正しいとした場合に、観測されたデータが得られる確率」を示す値です。一般的に、p値が0.05未満であれば、統計的に有意な結果とされ、帰無仮説を棄却することができます。

相関係数とは

次に、相関係数について説明します。相関係数は、二つの変数間の関係の強さや方向性を示す指標です。相関係数の値は-1から1の範囲を持ち、1なら強い正の相関、-1なら強い負の相関、0なら相関がないことを意味します。

p値と相関係数の違い

ここで、p値と相関係数の違いをまとめてみましょう。以下の表をご覧ください。

項目	p値	相関係数
定義	帰無仮説が正しいとした場合に観測される確率	二つの変数の関係の強さと方向性を示す
値の範囲	0から1の範囲	-1から1の範囲
用途	仮説検定に使用	相関関係の分析に使用

まとめ

p値と相関係数は、データ分析において非常に重要な役割を果たしますが、それぞれの指標が担う役割は異なります。p値は仮説検定のため、相関係数は変数間の関係性を示しますので、それぞれの使用法を理解することで、より正確なデータ解析が可能になるでしょう。

ピックアップ解説

p値についての豆知識ですが、実はその発音にはちょっとした秘密があります

p値の「p」は、英語で「probability（確率）」の頭文字を取ったものなんです

つまり、p値を評価することで、確率的なアプローチで分析結果の信頼性を測ることができるんですね

確率を理解すれば、データの裏にある真実に近づく手助けになるかもしれませんよ！

---