30分で学ぶ統計解析 『相関分析』 編

「相関という言葉をなんとなく使っているけど、実はよくわかっていない…」
「分析結果をどう業務に活かせばよいのか迷う…」
そんなあなたにぴったりの動画です。

この動画では、相関分析の計算ロジックとその実務での活用方法を、
“やさしく・実践的に”学ぶことができます。
理論と実務の両面から相関分析を“使う力”を身につけます。

こんな方におすすめ！
　◆ データ分析について基礎力を身に付けたい方
　◆ 相関分析の意味や計算方法をしっかり理解したい方
　◆ 分析結果を適切に実務で活かしたい方、新規事業・新商品開発を担当される方

1. 相関分析とは
2. 相関分析の計算ロジック
3. 相関分析を実務で活用する際のポイント

　株式会社日本能率協会総合研究所
　ＭＤＢ事業本部　経営・マーケティング研究部
　部長　稲富健

【略歴】
民間企業のマーケティング戦略立案支援を目的とした様々なリサーチ・コンサルティングに従事。部門全体としては年間200案件を超える、リサーチをベースとしたコンサルティング・マーケティング支援の統括責任者。

＜執筆・取材＞
日本経済新聞：日本経済新聞「私見卓見」（2019年 8月15日付）
技術情報協会：研究開発リーダー（2020年3月号） 高齢者マーケティングを成功させるために必要となる視座
ビジネス誌「PRESIDENT」（2021年5月）：アクティブシニア特集
ファイナンシャルプランナー向け業界誌 “KINZAI Financial Plan”（2022年8月）

株式会社日本能率協会総合研究所　経営・マーケティング研究部
担当：稲富
住所：〒105-0011　東京都港区芝公園3－1－22　日本能率協会ビル
TEL：03-3578-7607　
e-mail：info_mlmc@jmar.co.jp

1. 相関分析の基本的な意味と目的
* 目的：2つの変数間に「どの程度、かつどの方向の関係性があるか」を数量化し、データの特徴や傾向を理解する。
* 相関係数（Pearsonの積率相関係数）：
範囲：-1～+1
正の相関：一方が増えると他方も増える（例：気温が高いほどアイスの売上が増える）。
負の相関：一方が増えると他方は減る（例：運動時間が長いほど体脂肪率が低い）。
強さの解釈例：
±0.7以上：強い相関
±0.4〜0.7：中程度
±0.2〜0.4：弱い
±0.2未満：ほぼ無相関

2. 相関係数の計算プロセス
* 相関係数は「共分散を標準化した値」であり、単位やスケールの異なる変数でも比較可能にするために標準化が必要。
* 計算手順：
(1) 各データの平均値を求める。
(2) 各値から平均値を引き、偏差を算出。
(3) 偏差同士を掛け算して合計し、データ数で割って共分散を求める。
(4) 共分散を、各変数の標準偏差の積で割ることで相関係数が得られる。
* 直感的理解：散布図を描いたときに、データ点が右上がりの直線に沿って密集していれば正の相関、右下がりなら負の相関。
* 講義では「散布図を4象限に分け、右上・左下がプラス領域、右下・左上がマイナス領域」として面積比で関係性を説明。

3. 実務活用での6つの注意点
(1) 相関は因果を示さない
相関関係はあくまで一緒に動く傾向を示すだけで、原因と結果を特定するものではない。
(2) 擬似相関（第三の要因）
別の変数が両者に影響している可能性がある。例：暑さがアイスの売上増と水難事故増の両方に関与。
(3) 直線的関係しか検出できない
U字や逆V字など非線形なパターンは見落とされる。必要に応じて散布図で形状を確認。
(4) 外れ値の影響
少数の極端値が結果を大きく歪める可能性あり。特に小規模データでは注意が必要。
(5) グループ別分析の必要性
男女別、年代別、地域別など、母集団を分けて分析すると相関の有無や方向が変わるケースがある。
(6) 統計的有意性の検証
偶然の相関でないことを確認するため、信頼区間やt検定などの統計手法で裏付けを取る。

4. ビジネス・研究現場での活用例
* マーケティング：広告費と売上高の相関分析で投資効果を探る。
* 製造品質管理：製造温度と不良品率の相関から最適条件を推定。
* 健康データ分析：睡眠時間と集中力テストのスコアとの関連性を検証。