統計クイックリファレンス 第2版

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章

ピアソンの相関係数

ピアソンの相関係数（

Pearson correlation coefficient

）は

2

つの間隔変数または比変

数間の線形関連性指標である。他の種類の相関係数もあるが（スピアマンの順位相関係数

（

Spearman's rank-order coefficient

）の話も含め、いくつかは

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章で述べている）、ピアソン

の相関係数は最も一般的で、ときには「ピアソンの」が省略されて単に「相関」や「相関係数」

と呼ぶこともある。この本では特に指定がない限り、「相関」といえば「ピアソンの相関係数」

を意味する。相関は、異なる連続変数がどんな関係を持つかを確かめるために、しばしば研

究プロジェクトの調査段階で計算され、散布図（

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章参照）がこれらの関係をグラフ的に調

べるために作られる。しかし、相関が求める統計量のこともあり、有意性検定や、推測統計

量として使われることがある。ピアソンの相関係数を理解することは線形回帰を理解するた

めに必要なことである。そのため、この統計を学び、

2

変数間の関係についてそれからわか

ることを理解するために時間をかけることには価値がある。相関は観測された関係の尺度で

あって、それ自身は因果関係を示さないのだ。現実世界にある多くの変数は互いに強い相関

を持っているが、それは偶然や他の変数の影響や、まだわからない他の要因の結果であった

りする。因果関係があったとしても、それは仮定したものとは逆の方向かもしれない。これ

らの理由から、非常に強い相関もそれ自体では因果関係の証拠ではなく、因果関係の主張は ...