変数間に相関関係がない 4 つの例

統計学における相関関係は、2 つの変数間の線形関係の尺度です。

相関係数の値は常に -1 と 1 の間になります。ここで、

• -1 は、2 つの変数間の完全な負の線形相関を示します。
• 0 は 2 つの変数間に線形相関がないことを示します
• 1 は、2 つの変数間の完全な正の線形相関を示します。

2 つの変数の相関関係がゼロの場合、これはそれらがまったく関連していないことを示します。言い換えれば、1 つの変数の値がわかっても、他の変数の値が何であるかはわかりません。

相関関係がゼロの 2 つの変数の散布図を作成すると、グラフには明確なパターンが存在しません。

相関関係がない例

次の例は、2 つの変数に相関関係がないシナリオを示しています。

例 1: コーヒー消費量と知能

個人が消費するコーヒーの量とIQレベルには相関関係がありません。言い換えれば、個人がコーヒーをどれだけ飲むかを知っても、その人のIQレベルを知ることはできません。

毎日のコーヒー消費量と IQ レベルの散布図を作成すると、次のようになります。

例 2: 身長とテストの得点

生徒の身長とテストの平均点の相関関係はゼロです。言い換えれば、個人の身長を知っても、試験の平均点はわかりません。

身長と試験の平均点を表す散布図を作成すると、次のようになります。

例 3: 靴のサイズと見た映画

個人の靴のサイズと年間に見る映画の数には相関関係がありません。言い換えれば、個人の靴のサイズを知っていても、その人が年間に何本の映画を観ているかはわかりません。

靴のサイズと視聴した映画の数の散布図を作成すると、次のようになります。

例 4: 体重と収入

個人の体重と年収には相関関係がありません。言い換えれば、人の体重を知っても、その人の年収がいくらになるのかはわかりません。

体重/収入の散布図を作成すると、次のようになります。

追加リソース

ピアソン相関係数の概要
相関関係 vs.協会：違いは何ですか？
相関と回帰: 違いは何ですか?