Correlation Analysis（相関分析）
意味
相関分析
カイロウ式ヒント
相関係数r: -1〜+1。分析的手続で期待値との関係評価に使用。因果関係とは別
Correlation Analysis の試験対策解説
相関分析（Correlation Analysis）とは、2つの変数の間にどの程度の強さと方向性を持つ線形の関係があるかを、相関係数r（マイナス1からプラス1の範囲）によって数値化する分析手法です。相関係数が+1に近いほど正の相関（一方が増えれば他方も増える）が強く、マイナス1に近いほど負の相関が強いことを示し、0に近い場合はほとんど線形の関係がないことを意味します。監査データ分析では、通常は連動するはずの勘定科目（例えば売上高と売上原価）の相関の強さを分析的手続で確認する際に利用されます。相関関係が確認されたとしても、それは因果関係の存在を意味するものではない点を混同しないことが重要です。
試験での問われ方・ひっかけポイント
相関関係と因果関係を同一視する選択肢は典型的な誤りです。相関係数が高いことは2変数が連動して動く傾向を示すにすぎず、一方が他方の原因であることを証明するものではありません。
英語例文
Correlation analysis measures the strength and direction of the linear relationship between two variables.
相関分析は、2つの変数間の線形関係の強さと方向を測定します。
Correlation Analysis に関するよくある質問
相関係数rはどのように解釈しますか？
rは-1から+1の範囲を取り、+1に近いほど強い正の相関、-1に近いほど強い負の相関、0に近いほど線形の関係が弱いことを示します。分析的手続における期待値との関係評価に使われます。
相関関係があれば因果関係も証明されますか？
証明されません。相関分析はあくまで2変数が連動して変動する傾向を示すにすぎず、一方が他方を引き起こしているという因果関係は別途、他の証拠によって裏付ける必要があります。
所属章: Ch.20 監査データ分析
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