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相関係数とは

英語: Correlation coefficient ・ 更新日 2026-10-03

相関係数とは、2つの変数の間にある直線的な関係の強さと向きを、-1から+1までの数値で表したもののことです。

01相関係数をくわしく

相関係数は、2つの連続変数の間にある直線的な関係の強さと向きを表す指標で、値は-1.0から+1.0の範囲をとります。2016年の論文(Aggarwal & Ranganathan, Perspectives in Clinical Research)では、代表的なものとしてピアソンの積率相関係数とスピアマンの順位相関係数が紹介されています。

相関係数を2乗した値は「決定係数」と呼ばれ、一方の変数の変動のうち、どれだけの割合がもう一方の変数の変動で説明できるかを示します。例えば相関係数が0.80であれば、一方の変動の64%がもう一方の変動で説明できると見積もられます。

2021年の論文(Janse et al., Clinical Kidney Journal)は、相関係数が直線的な関係の強さしか捉えられないことや、外れ値の影響を受けやすいことなど、解釈上の注意点を指摘しています。

最も誤解されやすい点は、相関係数が高いからといって、一方がもう一方の原因であるとは限らないことです。2016年の論文は、相関を検討する際の代表的な誤りとして、2つの変数の両方に関わる「第三の変数」の存在を考慮し忘れることを挙げています。

02身近な例

勉強時間とテストの点数の間に強い相関係数が見られても、それだけでは「勉強時間を増やせば必ず点数が上がる」と言い切ることはできません。

03講座で学ぶ

相関係数は、無料講座「ゼロから学ぶ心理学入門」の次のレッスンで詳しく学べます。

  1. 第2章相関と因果はどう違うのか。「関連がある」と「原因である」の差

FAQよくある質問

相関係数とは何ですか？

相関係数とは、2つの変数の間にある関係の強さと向きを、-1から+1までの数値で表したもののことです。

相関と因果の違いは？

相関は2つの変数が一緒に変化する関係があることを示すだけで、一方がもう一方の原因であることまでは示しません。両方に影響する別の変数(交絡変数)が、見かけ上の相関を生み出すこともあります。

相関係数が高ければ信頼できるのですか？

相関係数は直線的な関係の強さしか捉えられず、外れ値の影響を受けやすいという限界があります。数値の大きさだけでなく、データの分布や他の要因も合わせて確認する必要があります。

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確証バイアス再現性独立変数従属変数交絡変数統計的に有意

出典

  1. Aggarwal, R., & Ranganathan, P. (2016). Common pitfalls in statistical analysis: The use of correlation techniques. Perspectives in Clinical Research, 7(4), 187-190.
  2. Janse, R. J., Hoekstra, T., Jager, K. J., Zoccali, C., Tripepi, G., Dekker, F. W., & van Diepen, M. (2021). Conducting correlation analysis: Important limitations and pitfalls. Clinical Kidney Journal, 14(11), 2332-2337.

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