前回、相関係数はCORREL関数で一発計算できることを確認しました。
今回は、出てきた値をどう読むかを学びます。
まず、値の範囲のおさらいです。
相関係数は必ず−1から+1の範囲に収まります。これがCORRELの大事な性質です。
r＝+1なら完全な正の相関、r＝0なら無相関、r＝−1なら完全な負の相関でした。
実際のデータでぴったり+1や−1になることはほとんどなく、途中の値が普通です。
次に、相関の強さの目安を見てみましょう。
相関係数の絶対値（符号を取り除いた値）から、相関の強さを判断します。
たとえば、10人の勉強時間とテスト得点で、r＝0.85が出たとします。
点が直線にかなり近く並んでいます。これが「強い相関」のイメージです。
一方、別のクラスではr＝0.3ほどだったとしましょう。
点は右上がりの傾向はあるものの、ばらつきが大きいですね。「弱い相関」です。
よく使われる目安はこうです：0〜0.2はほとんど相関なし、0.2〜0.4は弱い相関。
0.4〜0.7は中程度の相関、0.7〜0.9は強い相関、0.9〜1.0は非常に強い相関です。
この基準は目安にすぎず、分野によって「0.3でも強い」とされることもあります。
続いて読み方のコツです。「符号」と「絶対値」を分けて見るのがポイントです。
符号（＋／−）は相関の向きを、絶対値は相関の強さを表します。
r＝−0.85とr＝+0.85は「向きは逆だが、強さは同じ」と読みます。
さえマイナスだからって弱いわけじゃないよ。絶対値の大きさで強さを判断してね！
では、ここまでのポイントを整理しましょう。
相関係数rは、2変数の関係の強さと向きを−1から+1の数値で表す指標です。
計算の流れは、偏差→分散・標準偏差→共分散→相関係数でした。
共分散は連動度を示しますが単位に依存し、相関係数はその単位を消した値でした。
Excelなら＝CORREL(範囲X,範囲Y)で一発計算できます。
読み方は、符号で向きを、絶対値で強さを判断するのでしたね。
相関係数は、視覚で見てきた相関を数字で指標化できる便利な係数です。
次は『相関係数の注意点』を学びます。
