相関の主要な結果を解釈する

相関分析を解釈するには、次の手順を実行します。主要な結果には、ピアソン相関係数、スピアマンの相関係数、およびp値が含まれます。

ステップ1：行列プロットの変数間の関係を調べる

行列プロットを使用して、2つの連続変数の間の関係を調べます。また、関係の外れ値を探します。外れ値は、ピアソン相関係数の結果に大きな影響を与える可能性があります。

関係は線形関係、単調関係か、またはどちらにも当てはまらないかを判断します。以下は、相関係数が記述する形式の種類の例です。ピアソン相関係数は線形の形式に適しています。スピアマン相関係数は単調の形式に適しています。

ピアソン相関係数を使用して、2つの連続変数の間の線形関係の強さと方向を調べます。

強度: 相関係数の範囲は-1～+1の値です。係数の絶対値が大きいほど、変数間の関係は強まります。
ピアソン相関では、絶対値が1の場合、完璧な線形関係であることを示します。0に近い相関は、変数間に線形関係がないことを示します。
方向: 相関係数の符号は関係の方向を示します。2つの変数がともに増加または減少する場合、係数は正で、相関を表す線の傾きが右上がりになります。一方の変数が増加するともう一方が減少する傾向にある場合、係数は負になり、相関を表す線の傾きが右下がりになります。

相関係数を解釈する時に次の点を考慮します。

相関関係のみに基づいて、ある変数の変化が別の変数変化の原因となると結論付けることは決して適切ではありません。関係における因果関係の有無は、適切に制御された実験でのみ決定されます。
ピアソンの相関係数は、極端なデータ値に対して非常に敏感です。データセットに含まれる他の値と非常に異なる値が1つあるだけでも、係数の値が大きく左右されます。極端な値の原因を識別する必要があります。データ入力や測定の誤差を修正します。異常な1回だけの事象（特殊原因）に関連付けられたデータ値を除外することを検討してください。それから、分析を繰り返します。
ピアソン相関が低くても、変数間の関係がないとは限りません。変数には非線形関係があるかもしれません。

相関: 年齢, 居住年数, 勤続年数, 貯蓄, 借金, クレジットカード数

相関の種類	Pearson
使用中の行数	30

住所と年齢、雇用状況と年齢、雇用状況と住所の間には、正の線形関係があります。これらのペアのピアソン相関係数は次のとおりです。

これらの値は、変数間に中程度の正の関係があることを示しています。

負のピアソン相関係数のある負の線形関係が、以下のペアに対して存在します。

これらの変数間の関係は負で、負債が増えると学歴と貯蓄が減り、クレジットカードの枚数が増えると貯蓄が減ることを示しています。