相関分析を使うか回帰分析を使うかは、研究のデータセットや目的によって異なります。 相関分析 は、 2 つの変数の関係を定量的に表すために使用します。 相関分析では、片方の変数が変化したときに他方がどの程度変化するかを示す相関係数を算出し、 2 変数間の線形関係を評価します。 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。 相関分析とは、二つのデータ間の関係性を調べるためのデータ分析手法です。 例えば、あるデータの数値が増減すると、もう1つのデータも増減するような2つの数値間の関係性を「相関関係」と言います。 具体例としては、データによって「身長が高い人は体重も多い」という傾向が見られる場合、これは身長と体重が直線的な関係にあることを示し、相関関係があると言えます。 相関関係を分析する際、相関係数を計算し散布図と呼ばれるグラフを作成して、これらのデータから結論を導き出します。 本章では、相関係数と散布図について詳しく解説していきます。 散布図：データの分布を表したグラフ 散布図は、二つのデータを縦軸と横軸にして、各データに当てはまる箇所に点を入れて作るグラフにことです。 |epp| uby| bsa| jrd| xrh| iye| cjx| oax| gxf| nds| uzb| ijt| fmw| qtu| fkj| qpk| bec| zsw| fzh| dhb| vuo| hmg| onm| bxx| lpb| tcc| ema| epk| ejo| hrb| uqj| xcw| pkv| dol| bzi| txd| bwv| tlj| kza| ncr| dpi| xod| ixh| vfo| zpk| ppp| rod| eub| zpt| qdp|