Excelで学ぶ！相関係数と回帰直線の基本をやさしく解説

これで、回帰直線の式がグラフ上に表示されます。

相関係数と回帰直線の違い

相関係数と回帰直線は、どちらもデータの関係を示しますが、目的が異なります。相関係数は、2つのデータがどれくらい関連しているかを示す指標であり、回帰直線は、一方のデータから他方のデータを予測するためのモデルです。

例えば、気温とアイスクリームの売上の関係を調べるとき、相関係数を求めて「気温とアイスクリームの売上には強い正の相関がある」とわかります。しかし、実際に「気温が30度のとき、アイスクリームの売上はどれくらいか？」と予測したい場合は、回帰直線を使って予測することができます。

よくある質問

Q1: 相関係数が1の場合、完全に関連しているということですか？

はい、相関係数が1の場合、2つのデータは完全に正の相関があると言えます。ただし、実際のデータでは完全な相関は稀であり、相関係数が1に近いほど強い正の相関があると考えられます。

Q2: 回帰直線の傾きが負の場合、どう解釈すればよいですか？

回帰直線の傾きが負の場合、一方のデータが増加すると、もう一方のデータが減少する関係があることを示します。例えば、気温と暖房の使用量の関係では、気温が上がると暖房の使用量が減るため、傾きは負になります。

Q3: Excelで回帰直線の信頼性を確認する方法はありますか？

はい、回帰直線の信頼性を確認するために「決定係数（R²）」を確認することができます。R²は、回帰直線がデータの変動をどれくらい説明できるかを示す指標であり、0から1の間の値を取ります。1に近いほど、回帰直線がデータをよく説明していると言えます。

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まとめ

今回は、Excelを使って「相関係数」と「回帰直線」について解説しました。これらの統計手法を活用することで、データの関係性をより深く理解し、予測や意思決定に役立てることができます。ぜひ、実際のデータを使って試してみてください。

他にも疑問やお悩みがあれば、お気軽にLINEからお声掛けください。