ゼロ相関

この記事では、2 つの変数の相関関係がゼロとはどういう意味かを説明します。したがって、ゼロ相関の確率変数の解決例と、他のタイプの相関との違いがわかります。

ゼロ相関とは何ですか?

統計学におけるゼロ相関は、2 つの異なる変数間の相関の一種です。より正確には、2 つの変数の相関関係がゼロの場合、それらの間に関係がないこと、つまり相関関係がないことを意味します。

数学的には、相関係数がゼロであるため、ゼロ相関が識別されます。ただし、相関係数の値が 0 に限りなく近い場合は、一般的には相関がほとんどないため、相関がゼロであるともみなされます。

相関関係の詳細については、次のリンクを参照してください。

ゼロ相関の例

ゼロ相関の定義を見た後、このセクションでは、ゼロ相関を持つ 2 つの変数の日常生活の例を見ていきます。

• 20 人の異なる人々のサンプルから、身長と IQ (人の知能を測定するために使用) が次のデータ表に記録されました。人の身長と知能の相関関係を分析します。

まず、これら 2 つの統計変数間の相関関係を調べるには、データをグラフ化して、データセットがどのようなものであるかを知る必要があります。したがって、点群を作成します。

グラフを観察した後、点はパターンに従わずに図内に散在しているため、先験的な関係は観察されません。

データをグラフ化したら、2 つの変数間の相関の程度を示す係数であるピアソン相関係数を計算します。

ピアソン相関係数の値はゼロに非常に近いため、2 つの運動変数間の相関はゼロであると結論付けられます。

相関係数の値を正確にゼロにすることは非常に難しいため、散布図で得られた数値を解釈し、2 つの変数間の相関がゼロかどうかを分析する必要があることに注意してください。

ゼロ、正、ゼロ相関

この記事はゼロ相関に基づいていますが、他にも正の相関と負の相関という 2 つのタイプの相関があることに注意してください。したがって、この最後のセクションでは、相関の種類の違いを見ていきます。

• 正の相関– 一方の変数が増加すると、他方の変数も増加します。相関係数の値は 0 (含まれない) と 1 (両端の値を含む) の間です。
• 負の相関: 一方の変数が増加すると他方の変数が減少し、逆も同様で、一方の変数が減少すると他方の変数が増加します。相関係数の値は、-1 (両端を含む) と 0 (両端を含めない) の間です。
• ゼロ相関: 2 つの変数間に関係はありません。相関係数は 0 に等しくなります。

次のグラフでは、さまざまなタイプの相関関係が示されています。

各相関タイプの詳細については、ここをクリックしてください。