相関

2つの変数間に見られる関連性の度合い。正の相関（一方が増えると他方も増える）と負の相関（一方が増えると他方は減る）がある。相関があっても因果関係があるとは限らない点に注意が必要。

2つの変数の一方が変化すると他方も変化する関係。一方が増えると他方も増える正の相関と、一方が増えると他方が減る負の相関があり、散布図で傾向を確かめ、相関係数（−1から1）で強さを表す。相関があっても因果関係があるとは限らず、擬似相関に注意する。

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。

複数の変数について、すべての2変数の組合せの相関係数を行列の形に並べたもの。対角成分は自分自身との相関なので1になり、対角線を挟んで対称になる。色の濃淡で表すヒートマップにして変数間の関係の全体像を把握し、重回帰分析での多重共線性の確認にも使う。

複数の変数について、すべての2変数の組合せの散布図を行列状に並べたグラフ。対角成分には各変数のヒストグラムなどを置くことが多く、変数間の相関の強さや向き、非線形な関係、外れ値をまとめて確認できる。回帰分析の前に、説明変数の候補を探したり説明変数どうしの相関を確かめたりするのに使う。