相関と回帰分析とは？そうかんとかいきぶんせき
相関と回帰分析とは、相関係数は2つの変量が直線的にどれだけ連動しているかを−1から＋1の値で表す指標、回帰分析は説明変数から目的変数を推定する式を統計的に求める手法である。説明変数が1つなら単回帰、複数なら重回帰と呼ぶ。回帰式がデータをどれだけ説明できているかは決定係数で測り、相関の強さと式の当てはまりは別の指標として扱う。
最終更新：2026-10-06
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観測データから「関係がありそうだ」までは目視でも言えるが、強さを比べたり、値を当てにいったりはできない。強さを1つの数値に落とす道具として相関係数が、関係を式の形にして予測に使う道具として回帰分析が用意された。支援士の文脈では、ログの件数と時間帯の関係のように、監視データを傾向として説明する場面で顔を出す。
具体例
ある業務システムの月ごとのアクセス件数と応答時間を並べ、応答時間＝a×アクセス件数＋b の回帰式を求めれば、件数が1.5倍になったときの応答時間を見積もれる。決定係数が0.3程度にとどまるなら、応答時間を左右する要因が件数以外にもあると読み、説明変数を足して重回帰に持っていく。
試験での引っ掛け
相関と因果の取り違えが最頻出で、係数が1に近くても一方が原因とは言えず、第三の要因による擬似相関のこともある。相関係数が捉えるのは直線関係だけなので、きれいな放物線を描く関係でも値は0に近づく。値の範囲を0〜1と覚えるのも誤りで、負の相関を含めて−1〜＋1である。
関連用語
出典・参考
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。