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相関係数と重相関係数の違いとは？理解しよう！

データ分析を行う中で、相関係数や重相関係数という言葉に出会うことがあると思います。これらの言葉は、データ同士の関係を理解するために非常に重要です。しかし、似ている言葉なだけに、混同しやすい部分もあります。今回は相関係数と重相関係数の違いについて詳しく解説していきます。

相関係数とは？

相関係数は、2つの変数の間の線形関係を示す指標です。主に、-1から1の範囲の値をとり、値が1に近いほど強い正の相関、-1に近いほど強い負の相関、0に近いほど相関がないことを示します。たとえば、身長と体重の関係を調べるとき、身長が高くなると体重も増えるといった具合です。

重相関係数とは？

一方で、重相関係数は3つ以上の変数の間の関係を調べるときに用いる指標です。1つの目的変数に複数の説明変数があるときに、どれだけ目的変数が説明できるかを示します。たとえば、学生の成績を予測するのに、身長、体重、勉強時間の3つの変数を使うとき、重相関係数を使ってその関係性を見ます。

相関係数と重相関係数の違い

ここで相関係数と重相関係数の主な違いを表にまとめました。

特徴	相関係数	重相関係数
変数の数	2つの変数	3つ以上の変数
値の範囲	-1から1	0から1
用途	2つの変数の関係	複数変数の関係

まとめ

相関係数と重相関係数は、データの関係を理解するための重要な指標です。今後、データ分析を行う際には、これらの違いを理解し、効果的に使いこなしていきましょう。

ピックアップ解説

相関係数はデータの関係を示す大事な概念ですが、実際の生活で考えると、たとえば気温とアイスクリームの売上の関係なんかがわかりやすい例です

気温が高くなると、アイスクリームの売上も増えますよね？こういう現象を見つけるのが相関係数の役目なんです

もちろん、気温だけでなく他の要因も絡んでいるかもしれないから、そんな時には重相関係数を使って、他の要因も考慮に入れつつ、どんな関係があるかの深い分析ができるわけです

実際には、気温の他にも、例えばその日の湿度や特別なイベントの影響も考えないと、本当の意味での売上の予測は難しいですね！

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