今回の内容から２つの量的データの関係について見ていきます。
量的データって何？と思われた方は以下の記事をご覧いただければと思います。
２つの量的データの関係を見るときに便利なものが散布図です。
散布図とは、例えば「身長」と「体重」の２つの量的データをそれぞれ横軸（x軸）と縦軸（y軸）として対応させて書いた図のことです。
散布図を使って、２つの量的データのを相関関係見ていきます。
- 正の相関関係
一方の量的データxが大きくなると、もう一方の量的データyが大きくなるような相関関係を正の相関関係といい、下図のように右肩上がりのグラフになります。例えば、身長と体重は一般的に正の相関関係になります。「身長が高い人は体重も大きくなりがち」で、反対に「身長が低い人は体重が小さくなりがち」ということです。
- 負の相関関係
正の相関関係とは反対に、xが大きくなると、yが小さくなる相関関係のことを負の相関関係といい、下図のように右肩下がりのグラフになります。例えば、最寄り駅からの距離と家賃は一般的に負の相関関係になります。「最寄り駅からの距離が遠くなると家賃は下がりがち」で、反対に「最寄り駅から距離が近くなると家賃は上がりがち」ということです。
- 相関関係がない
正の相関関係でも負の相関関係でもなく、xとyに関係がないような場合を相関関係がないといい、下図のような感じになります。例えば、マンゴスチンを食べた数と50m走の記録といったものがあります。「マンゴスチンをたくさん食べても足の速さに関係ない」ということです。
ちなみにですが、グラフが直線に近いほど”強い相関関係”といい、直線から離れていくと”弱い相関関係”といいます。
それでは次の問題を考えてみます。
Exercise1-8
次の２つの量的データの相関関係はどうなるか考えてみましょう。
（１）食事量と体重
（２）マンゴスチンを食べた数と物理の定期テストの偏差値
（３）気温とコンビニおでんの売上
（１）正の相関関係
一般的には食事量が多いほど体重も増えるので、正の相関関係になると思います。例外はありますが・・・
（２）相関関係がない
実際にデータを取って見たわけではないので絶対ではないですが、おそらく相関関係はないですよね。
（３）負の相関関係
暑いときでもおでんを食べる人はいると思いますが、少なくとも気温が上がる夏にコンビニおでんを買う機会は減る（というかそもそも売ってない気がしますが）ので、負の相関関係になると思います。
正の相関関係
一方の量的データxが大きくなると、もう一方の量的データyが大きくなる
負の相関関係
一方の量的データxが大きくなると、もう一方の量的データyが小さくなる
相関関係がない
正の相関関係でも負の相関関係でもなく、２つの量的データに関係がない
ちなみにですが、私はこちらの参考書で勉強しています。
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