散布図と相関係数

2変数の関係を見る散布図と相関係数。擬似相関と非線形の落とし穴を避ける鉄則を学びます。

2変数の関係を見るための散布図と、それを数値化する相関係数。DS検定必出です。

白峰 リリ(普段) 白峰 リリ

勉強時間と成績って関係ありそうだけど、定量的にどう示せばいいの?

神楽 モニカ 先生(笑顔) 神楽 モニカ 先生

そういう時こそ散布図と相関係数の出番。
各点が(勉強時間、成績)を表す散布図を描くと、傾向が見えるわ。

紅林 かえで(普段) 紅林 かえで

傾向を1つの数値に圧縮したのが相関係数r で、-1〜+1の範囲。
+1=完全な正の相関(右上がり直線)、-1=完全な負の相関、0=無相関。

藍沢 しずく(普段) 藍沢 しずく

0.5とか0.8みたいな数字、よく出ますよねぇ。
どれくらいから『相関あり』なんですかぁ?

紅林 かえで(普段) 紅林 かえで

目安として|r|>0.7=強い相関、0.4〜0.7=中程度、0.2〜0.4=弱い相関、0〜0.2=ほとんどなし、と言われるけれど、分野によって基準は違うわ。

神楽 モニカ 先生(普段) 神楽 モニカ 先生

DS検定で必ず押さえておきたいのが相関と因果は違うという原則。
相関があっても、因果があるとは限らないのよ。

白峰 リリ(びっくり) 白峰 リリ

アイスの売上と水死者数が相関するって、聞いたことある!

紅林 かえで(普段) 紅林 かえで

そう、両方とも『気温』という共通要因(交絡)で説明できるの。
これを擬似相関と呼ぶわ。

藍沢 しずく(普段) 藍沢 しずく

なるほどぉ、相関だけ見て因果を決めつけたら危ないんですねぇ。

神楽 モニカ 先生(普段) 神楽 モニカ 先生

そう、因果を主張するにはA/Bテストやランダム化比較試験が必要よ。
観察データだけでは原則として因果は言えないの。

紅林 かえで(普段) 紅林 かえで

あと相関係数の限界として、非線形の関係を捉えられないことも重要。
例えば y=x² の関係は完全な因果なのに r=0 になりうる。
散布図を必ず描いてから判断するのが鉄則。

白峰 リリ(普段) 白峰 リリ

数値だけじゃなくて、必ずグラフで確認、ね!

ピアソンの相関係数:
        Σ(xᵢ - x̄)(yᵢ - ȳ)
  r = ─────────────────────────
      √(Σ(xᵢ-x̄)²) · √(Σ(yᵢ-ȳ)²)

  = 共分散 / (xの標準偏差 × yの標準偏差)

確認クイズ

アイスクリームの売上と水難事故件数に相関がある(r=+0.85)。最も適切な解釈はどれか。

  1. アイスを食べると水難事故が増える
  2. 両方とも『気温』を共通要因とする擬似相関の可能性が高い
  3. 水難事故防止のためアイスの販売を制限すべき
  4. 因果関係が確実に存在する
こたえを見る

正解: 2. 両方とも『気温』を共通要因とする擬似相関の可能性が高い

気温という共通要因による擬似相関が最も妥当な解釈です。相関は因果を意味せず、第3の交絡要因に注意する必要があります。

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