前回までは、散布図を使って2つの変数の関係を、目で見てとらえてきました。
散布図には、正の相関・無相関・負の相関という3つのパターンがありましたね。
今回からは、その関係を1つの数値で表す方法を学びます。
その数値の名前が相関係数です。記号ではrと書きます。
【記憶タイム】
相関係数
（そうかんけいすう）
2つの量的変数の関係の強さと向きを、1つの数値rで表す指標
✍ 紙に3回書いてみよう
では、3つのパターンを散布図で振り返ってみましょう。
点が右肩上がりの直線に近いと「正の相関」。rは+1に近づきます。
点がバラバラで方向性がないと「無相関」。rは0に近づきます。
点が右肩下がりの直線に近いと「負の相関」。rは−1に近づきます。
【記憶タイム】
相関の3パターン
点の並びが右上がり・バラバラ・右下がりで、正・無・負の相関を見分ける
✍ 紙に3回書いてみよう
「強そう」「弱そう」という感覚は、見る人によってブレが出ますよね。
さえ散布図を見た「強そう」って感覚を、数字に置き換えられるのが相関係数のいいところだよ！
相関係数を使えば、この感覚を客観的な数値で記録・比較できます。
では、この数値はどうやって求めるのでしょうか。
実は、第3章で学んだ内容が、そのまま土台になります。
第3章では、1つの変数について偏差・分散・標準偏差を計算しましたね。
偏差は「各データの値−平均値」で求めました。
分散は偏差を2乗して平均したもの、標準偏差は分散の平方根でした。
相関係数の計算では、これをX・Yの2つの変数、それぞれで求めます。
さえ偏差・分散・標準偏差は前の章のおさらいだから、難しいことは何も増えてないよ！
X・Yそれぞれの偏差・分散・標準偏差を求めたら、いよいよ新しい概念が登場します。
その名は共分散。2つの変数のばらつきが、どれくらい連動しているかを表す値です。
共分散を使うことで、いよいよ相関係数の計算にたどり着きます。
次の話では、共分散から相関係数までを、順番にじっくり見ていきます。
