擬似相関

直接の因果関係がない2つの変数の間に、共通の第三の要因があるために見かけ上生じる相関。アイスの売上と水難事故が「気温」を介して相関する例が有名。相関があっても因果があるとは限らない。

2つの変数の間に直接の因果関係がないのに、両方に影響する第3の変数（交絡因子）などのために、相関があるように見える現象。アイスクリームの売上と水難事故の件数が、ともに気温の影響で連動するのが典型例である。交絡因子を考慮した分析や因果推論の手法で、見かけの関係と真の因果を区別する。

2つの変数の間に直接の因果関係がないのに、両方に影響する第三の変数（交絡因子）があるために見かけ上生じる相関。アイスクリームの売上と水難事故の件数が、ともに気温の影響で連動する例が知られる。相関があるからといって因果関係があるとは判断できない。

観測値と予測値の差（残差）の2乗の合計が最小になるように、直線や曲線の係数を決める方法。回帰分析で回帰式を求める代表的な手法であり、表計算ソフトの近似曲線もこれを使っている。

二つ以上の分類項目についてデータの度数を集計し、行と列の表にまとめたもの。クロス集計表と同じ形式で、項目間に関連があるかどうかを調べる独立性の検定の対象になる。

身長や売上高のように数値として測れ、四則演算や平均の計算に意味があるデータ。数値の大小や差に意味があり、ヒストグラムや散布図での分析に適する。

性別や血液型、満足度の区分のように、分類やカテゴリを表すデータ。数値を割り当てても平均には意味がなく、度数の集計やクロス集計表による分析を行う。

他者が別の目的で収集し、公表・提供しているデータ。官庁統計や業界団体の調査結果などが該当し、低コストで入手できる反面、自分の分析目的に合う項目や粒度とは限らない。

同じ対象を時間の経過に沿って繰り返し測定したデータ。月次売上や気温の推移などが該当し、傾向（トレンド）や季節変動の把握、将来値の予測に用いる。