상관관계의 6가지 실제 사례

통계에서 상관관계는 두 변수 간의 선형 관계를 측정하는 것입니다.

상관 계수의 값은 항상 -1과 1 사이입니다. 여기서:

• -1은 두 변수 사이의 완벽한 음의 선형 상관 관계를 나타냅니다.
• 0은 두 변수 사이에 선형 상관관계가 없음을 나타냅니다.
• 1은 두 변수 사이의 완벽한 양의 선형 상관 관계를 나타냅니다.

다음 예에서는 변수 간 음의 상관관계, 양의 상관관계, 0 상관관계에 대한 실제 시나리오를 보여줍니다.

음의 상관관계의 예

예 1: 달리기에 소요된 시간과 달리기에 소요된 시간 비교 체지방

사람이 달리는 시간이 많을수록 체지방이 낮아지는 경향이 있습니다. 즉, 달리기 시간의 변화와 체지방의 변화는 음의 상관관계를 가지고 있습니다. 달리는 시간이 길어질수록 체지방은 감소합니다.

달리기에 소요된 시간과 체지방을 비교한 산점도를 만들면 다음과 같이 보일 수 있습니다.

예시 2: TV 시청 시간과 시험 결과 비교

학생이 텔레비전을 시청하는 시간이 많을수록 시험 점수가 낮아지는 경향이 있습니다. 즉, TV 시청 시간의 변화와 시험 점수의 변화는 음의 상관관계를 가지고 있습니다. TV 시청 시간이 늘어날수록 시험 점수는 낮아집니다.

TV 시청 시간과 시험 점수의 산점도를 만들면 다음과 같이 보일 수 있습니다.

양의 상관관계의 예

예 1: 키와 키 비교 무게

개인의 키와 몸무게 사이에는 양의 상관관계가 있는 경향이 있습니다. 즉, 키가 큰 사람일수록 체중도 더 많이 나가는 경향이 있습니다.

키/몸무게 산점도를 생성하면 다음과 같습니다.

예 2: 온도 대 아이스크림 판매

기온과 전체 아이스크림 판매량 사이에는 양의 상관관계가 있습니다. 즉, 날씨가 따뜻해지면 더울 때 아이스크림을 사는 사람이 많아지므로 기업의 전체 아이스크림 판매량이 늘어나는 경향이 있습니다.

온도와 아이스크림 판매량 사이의 산점도를 만들면 다음과 같이 보일 수 있습니다.

상관관계의 예가 없습니다.

예시 1: 커피 소비 대 지능

개인이 소비하는 커피의 양과 IQ 수준은 상관 관계가 없습니다. 즉, 개인이 얼마나 많은 커피를 마시는지 아는 것은 그 사람의 IQ 수준에 대한 아이디어를 제공하지 않습니다.

일일 커피 소비량 대 IQ 수준의 산점도를 만들면 다음과 같이 보일 수 있습니다.

예 2: 시청한 영화와 관련된 신발 사이즈

개인의 신발 사이즈와 연간 감상하는 영화 수는 상관관계가 없습니다. 즉, 개인의 신발 사이즈를 안다고 해서 그 사람이 연간 얼마나 많은 영화를 보는지에 대한 정보를 제공하는 것은 아닙니다.

신발 사이즈와 시청한 영화 수에 대한 산점도를 생성하면 다음과 같습니다.

추가 리소스

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