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、他方も一定の傾向で変化する関係。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、直線的な関係の強さは−1から1の値をとる相関係数で表す。相関があっても因果関係があるとは限らず、散布図で外れ値や非線形な関係も確かめる。

原因と考える要因と結果の両方に影響する第3の要因（交絡因子）があるために、両者の関係が実際より強く、または弱く見えること。広告を見た人ほど購入が多くても、もともと関心の高い人ほど広告を見ていれば、広告の効果は過大に評価される。無作為化、層別、回帰分析による調整、傾向スコアなどで交絡因子の影響を取り除く。

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。