負の相関

この記事では、2 つの統計変数間の負の相関とは何かを説明し、このタイプの相関の例を示します。さらに、負の相関がどのように解釈されるかを確認できるようになります。

負の相関とは何ですか?

統計学における負の相関とは、2 つの異なる変数間の相関の一種で、それらが逆相関していることを示します。つまり、2 つの変数に負の相関がある場合、一方の変数の値が増加すると、もう一方の変数の値が減少することを意味します。

2 つの変数に負の相関がある場合、相関係数の値は -1 (両端を含む) と 0 (両端を含まない) の間になります。

負の相関は、統計では逆相関とも呼ばれます。

逆相関の例

負の相関の定義がわかったので、概念をよりよく理解するために、このタイプの相関を持つ 2 つの変数の例を見ていきます。

• ある国際企業は、その月の平均気温と、その月に複数の店舗で製造されたセーターの売上をデータテーブルに記録しました。これら 2 つの統計変数間の相関関係を分析します。

これら 2 つの変数間の相関関係を調べるために最初に行う必要があるのは、データ セットをグラフで表すことです。したがって、データ ペアの散布図を作成します。

散布図からわかるように、一方が増加すると他方が減少し、逆も同様であるため、2 つの変数間の相関関係は最初は負であるように見えます。ただし、相関係数を計算して変数間の相関関係を確認する必要があります。

相関係数の値は負であるため、調査した 2 つの変数間の相関関係が負であることが確認されます。

負の相関の解釈

このセクションでは、負の相関の意味をよりよく理解できるように、2 つの変数間の負の相関の値を解釈する方法を説明します。

負の相関係数が小さいほど、2 つの変数の負の相関が高くなります。したがって、2 つの変数間の相関係数が -1 に非常に近い場合、負の相関はより顕著になります。一方、相関係数の値が 0 に近い場合は、2 つの変数間の相関が弱いことを意味します。

また、相関係数が０になると、変数間の相関は０となる。また、係数の値が正であっても、相関関係が正であることを意味します。以下では、さまざまな種類の相関関係について説明します。

最後に、負の相関は変数間の因果関係を意味するものではないことに留意する必要があります。つまり、2 つの変数が負の相関関係にある場合、それらは直線的かつ負の関係にあることを意味しますが、一方の変数の増加の原因が他方の変数の減少とは必ずしも一致しません。

詳細については、次の記事を参照してください。

負、正、ゼロの相関

この記事では負の相関関係に焦点を当てましたが、統計では 2 つの変数が正またはゼロの相関関係を持つこともあります。

• 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。