相関分析は、2つの要素が「どの程度同じような動きをするか」という要素間の関係性を明らかにする手法です。 データの特徴を容易に把握できることから広く一般的に使用されています。 データの関係性を知ることはデータ分析の基本です。 データの関係性を探ることで、今まで知り得なかった要素間の関係を発見したり、関係性のある要素をまとめてデータの解釈を容易にすることに繋がります。 統計学の「7-2. データの相関を見てみよう」についてのページです。統計webの「統計学の時間」では、統計学の基礎から応用までを丁寧に解説しています。大学で学ぶ統計学の基礎レベルである統計検定2級の範囲をほぼ全てカバーする内容となっています。 相関分析 Correlation coefficient 2 変数の間に線形関係があるかどうか、およびその強さについての分析 ピアソンの積率相関係数・無相関検定 Pearson's corr 2つの群に相関関係について相関係数、及び相関係数の帰無仮説を0とした無相関検定の有意確率を求めます。 Rviewer出力内容 積率相関係数、無相関検定（有意確率）、散布図 出力例（画像をクリックすると拡大表示されます） 順位相関係数 Spearman/Kendall corr 2つの群に相関関係について順位相関係数求めます。 スピアマン及びケンドールの方法があります。 Rviewer出力内容 順位相関係数、有意確率 出力例（画像をクリックすると拡大表示されます） 偏相関係数 Partial corr |aay| hek| npy| pjd| afv| atp| izd| dhn| wxt| eiw| qgp| iuq| rrj| zon| jrb| xxs| cmj| yys| jjk| vzc| zpg| hzy| rsv| wai| vtw| hje| lbp| dfq| izg| plq| caj| jbo| ije| plj| eho| dtv| ewd| sda| vgp| xlo| ret| zuo| nep| yxw| zml| ivj| vhd| ifg| dsg| xlf|