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回帰分析と相関分析の違いをわかりやすく解説！

データを分析する方法にはさまざまなものがありますが、その中でも「回帰分析」と「相関分析」は特に重要でよく使われる手法です。しかし、この2つの分析方法には明確な違いがあります。今回は、その違いを中学生でも理解できるように解説していきます。

回帰分析とは？

回帰分析とは、ある変数が別の変数に与える影響を調べるための手法です。たとえば、勉強時間とテストの点数との関係を調べるとき、勉強時間が長いと点数が上がるかもしれません。このとき、勉強時間を「独立変数」、テストの点数を「従属変数」と呼びます。回帰分析を使うことで、どれだけの勉強時間が必要になるのか、その関係性を数値で表すことができるのです。

相関分析とは？

一方、相関分析は2つの変数の間にどれだけの関係があるかを調べる手法です。たとえば、アイスクリームの販売量と気温の関係を調べるとき、気温が上がるとアイスクリームもよく売れるということが分かる場合があります。しかし、相関分析では「原因と結果」を判断することはできません。気温が上がるからアイスクリームが売れるのか、それともアイスクリームが売れるから気温が上がるのかはわからないのです。

回帰分析と相関分析の違い

特徴	回帰分析	相関分析
目的	原因と結果の関係を明らかにする	2つの変数の関係性を示す
使用する種類のデータ	数値データ	数値データ
結果の解釈	具体的な数値で示す（予測）	関係性の強さを示す（相関係数）

まとめ

まとめると、回帰分析は原因と結果の関係を明確にするために使われ、一方相関分析は2つの変数間の関係性を調べるために使用されます。この違いを理解することで、データ分析をより効果的に行うことができるようになります。どちらの手法も、データを解明するための非常に強力なツールですので、ぜひ活用してみてください。

ピックアップ解説

回帰分析と相関分析、どちらもデータの関係を調べるための手法ですが、その性質にはちょっとした違いがあります

例えば、回帰分析では「どうしてそうなるのか？」を考えるのに対し、相関分析は「どのくらい関係があるのか？」に注目します

出典を大事にしながら、何が原因で何が結果なのかを考えるのは、まるで探偵が事件を解決するようなものですね！データの中には、思わぬヒントが隠れていることもありますから、分析を通して新たな発見ができるかもしれませんよ

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