第3話は、相関のまとめから始めます。まず「相関の強さ」という考え方を押さえましょう。
正の相関・負の相関には、実は「強さ」の違いもあります。
点がきれいな直線に近い形で並んでいれば「強い相関」、ばらつきが大きければ「弱い相関」と呼びます。
この強さを数値で表す方法は、次のシリーズで学ぶ「相関係数」です。今回はまず「向き」を見極めましょう。
さえ相関には「向き」と「強さ」の2つの見方があるんだね。今回はまず向きを押さえよう！
では、ここまで学んだ内容を使って、実際に相関を予想する練習をしてみましょう。
問題1。中学生100人の「1日の勉強時間」と「数学のテストの点数」を散布図にしたら、どんな相関になりそうですか？
予想は「正の相関」です。勉強時間が長い生徒ほど、テストの点数は高くなる傾向が考えられます。
もちろん、勉強の質や理解度による個人差はあるので、点はある程度ばらつくはずです。
それでも全体としては「右上がり」の傾向になると予想されます。
問題2。30日間の「日の最高気温」と「おでんの売上」を散布図にしたら、どんな相関になりそうですか？
予想は「負の相関」です。気温が高い日ほど、おでんは売れにくくなると考えられます。
逆に、気温が低い日ほどおでんは売れやすくなるでしょう。「気温が上がるほど売上が下がる」＝右下がりです。
ちなみに同じ気温でも、アイスクリームの売上と組み合わせれば、今度は正の相関が出るはずです。
さえ相関の予想は、データを見る前に「どうなりそうかな？」と考えるクセをつけるのがコツだよ！
2問とも、まず自分の頭で予想してから実データを確かめる。これがデータ分析の楽しさです。
さて、ここで第4章のスタート「2つの変数の関係」を整理しましょう。
2つの変数の組み合わせは4パターン：質的×質的、量的×量的、質的×量的、量的×質的でしたね。
質的×質的は多重クロス集計表、量的×量的は散布図で関係を見ました。
散布図から読み取れる3つの相関、正の相関（右上がり）・無相関（ばらばら）・負の相関（右下がり）でしたね。
そして今回学んだ、相関の強さ。直線に近ければ強い、ばらつけば弱い相関でした。
散布図と相関の3パターン、これが第4章を通しての土台になります。
次は『層別散布図』を学びます。散布図をさらに分けて見る、新しい視点が登場します。
