相関関係の種類

この記事では、あらゆる種類の相関関係について説明します。したがって、相関関係を分類する方法はいくつかあります。関係が正か負かに応じて、相関係数の値に応じて、変数の数に応じてなどです。

線形相関にはどのような種類がありますか?

2 つの確率変数間の関係を分類するために、次のタイプの線形相関を区別します。

• 直接相関 (または正の相関) : 一方の変数が増加すると、他方の変数も増加します。
• 逆相関 (または負の相関) : 一方の変数が増加すると、他方の変数は減少し、逆も同様で、一方の変数が減少すると、他方の変数は増加します。
• ゼロ相関 (相関なし) : 2 つの変数間に関係がありません。

データの性質によっては、直接相関が同時に直接比例相関になることもありますが、この場合、2 つの変数を結び付ける係数は常に同じである必要があります。したがって、2 つの変数が一緒に増加するため、すべての直接比例関係は直接相関の例ですが、相関の程度はスコープによって異なるため、すべての直接関係が直接比例するわけではありません。

同様に、反比例するすべての変数にも負の相関関係があります。ただし、負の相関を持つすべての変数が反比例するわけではありません。反比例するとみなされるためには、変数間の数学的関係がデータのすべてのペアで一定である必要があるからです。

相関の程度に応じた相関の種類

2 つの変数間の相関が直接的であるか逆相関であるかにかかわらず、2 つの変数間の関係の強さまたは弱さに基づいて相関関係を分類することもできます。

• 強い相関関係: 2 つの変数は密接に関連しています。データを散布図にプロットすると、点が非常に近くなります。これにより、変数間の関係を識別しやすくなります。
• 低相関: 2 つの変数間には関係がありますが、特定するのは困難です。点群上では点は互いに遠く離れています。

2 つの変数間の相関が強いか弱いかを知るには、相関係数を計算する必要があります。相関係数の絶対値が大きいほど、変数間の相関が強くなります。

したがって、相関係数の値に基づいて、2 つの異なる統計変数間の関係は次のタイプに分類できます。

他の種類の相関関係

さまざまなタイプの線形相関がどのようなものであるかを見てきましたが、他の基準に従って相関のタイプを分類する他の方法もあることに留意する必要があります。

変数間の関係の性質に従って相関のタイプをグループ化すると、次のように区別されます。

• 線形相関– 2 つの変数間の関係は直線で表すことができます。
• 非線形相関: 2 つの変数間の関係は直線で表すことができず、代わりに放物線や対数などのより複雑な関数を使用する必要があります。

一方、相関関係は変数の数に応じて異なるグループに分けることもできます。

• 単純相関: 2 つの変数間の関係のみが調査されます。
• 重相関: 2 つ以上の変数間の関係が研究されます。
• 偏相関: 2 つの変数間の関係がデータセット内の他の変数に影響を与えない場合。