相関は、二つの変数間の関係の尺度または程度です。 データのセットは、正の相関、負の相関、またはまったく相関していないことがあります。 値の一つのセットが増加すると、他のセットが増加する傾向があり、それは正の相関と呼ばれています。
値の1つのセットが増加すると、他のセットが減少する傾向があり、それは負の相関と呼ばれます。 あるセットの値の変更が他のセットの値に影響を与えない場合、変数は「相関なし」または「相関ゼロ」と言われます。”
最初の発生が他の原因となる場合、二つのイベント間の因果関係が存在します。 最初のイベントは原因と呼ばれ、2番目のイベントは効果と呼ばれます。 2つの変数の間の相関は、因果関係を意味しません。 一方、2つの変数の間に因果関係がある場合、それらは相関していなければなりません。
例：
ある研究では、テスト前の学生の不安とテスト上の学生のスコアとの間に負の相関があることが示されています。
例：
しかし、私たちは不安がテストのスコアを下げる原因と言うことはできません。 したがって、ここでの相関は因果関係を意味するものではありません。 しかし、あなたがテストのために勉強して過ごす時間の数とあなたがテストに乗る成績との間に正の相関関係を考慮してください。
しかし、あな ここでは、同様に因果関係があります; あなたが勉強に多くの時間を費やす場合、それはより高いグレードになります。
相関の最も一般的に使用される尺度の一つは、ピアソン製品モーメント相関またはピアソンの相関係数です。 測定の計算式により、
r x y=n∑x y−∑x∑y(n∑x2−(∑x)2)(n∑y2−(∑y)2)
の値Pearsonの相関係数の変化から−1+1-1を示す強い負の相関関係が+1は強い正の相関が見られました。