「分かりそう」で「分からない」でも「分かった」気になれるIT用語辞典

別にIT用語というわけでも ないですけどね。
某・資格試験の過去問に出てきたので取り上げておきます。

サクっと一言で説明すると

どれくらい連動しているか分析する

のが「相関分析」です。



例えば、そうですね。

ピヨ太君はケーキ屋さんをやっています。



ピヨ太君は、ふと気付きました。
苺ショートが売り切れになる日はブッシュ・ド・ノエルも売り切れになることが多い気がします。



そこでピヨ太君は「苺ショートが売れた数」と「ブッシュ・ド・ノエルが売れた数」がある程度連動しているのではないかと考え、分析することにしました。



ピヨ太君は「散布図」という図を使って分析することにしました。
散布図は

１．データを点で表す
２．2つの要素（縦軸と横軸）の該当する位置に点を打つ
３．全データ分、ポチポチする

ことで分布を表現するグラフです。



ピヨ太君は散布図の横軸に「苺ショートが売れた数」を取り、縦軸に「ブッシュ・ド・ノエルが売れた数」を取りました。
そこに点をポチポチしていくことで散布図を作ります。
例えば4月1日に苺ショートが5個、ブッシュ・ド・ノエルが3個売れたとしたら、横軸が「5」で縦軸が「3」のところに点を打つわけです。



ピヨ太君は1ヵ月分の売れた数をポチポチして散布図を作りました。



そして、気付いたのです。
「全然、連動していなかった」と。



どうやら苺ショートやブッシュ・ド・ノエルが売り切れになる日はピヨ子さんが来店していたようです。
単純にピヨ子さんがたくさん買ってくれるから売り切れていただけでした。



この話においてピヨ太君がやったのが相関分析です。

「アッチとコッチは、どれくらい連動しているかな？」の分析

です。

なお、相関分析の話では「相関係数」というのが出てきます。
相関係数について簡単に補足しておきますね。

相関係数は連動の具合を「-1」から「+1」までの数字で表現した値です。

「これは完全に、アッチが増えるとコッチも増えるな関係性だね」のときは「+1」です。
カッコ付けた言い方をすると「正の相関関係」になっている場合です。
例えば「『練習量』と『経験値』」みたいな関係性ですね。
散布図に点を打つと右肩上がりの直線っぽくなります。



「アッチが増えるとコッチも増える……気がする」の自信がなくなるほど相関係数は「0」に近付きます。
「0.9」であれば「かなり、連動している気がする！」ですし「0.1」であれば「連動していないかも……」です。



相関係数が「0」の場合は「アッチとコッチは連動していないね」です。
散布図を見てもバラバラで、何の法則性も見いだせなかったりします。



相関係数がマイナスになると、また「アッチとコッチは連動しているかも？」になります。
ただし今度は「アッチが増えるとコッチは減る」な連動の仕方です。
「アッチが増えるとコッチも減る……気がする」の自信が出てくるほど相関係数は「-1」に近付きます。



相関係数が「-1」になると「これは完全に、アッチが増えるとコッチは減るな関係性だね」です。
カッコ付けた言い方をすると「負の相関関係」になっている場合です。
例えば「『練習量』と『残り体力』」みたいな関係性ですね。
散布図に点を打つと右肩下がりの直線っぽくなります。



そんな感じで、相関係数は「どれくらい連動しているっぽいかね？」を表現した数字です。
気が向いたら、併せて覚えてあげてください。