Excelで学ぶ！相関係数と有意水準の基礎から実践まで

2025.06.212026.01.27

こんにちは！データ分析に興味があるけれど、難しそうで手が出せない…そんなあなたにぴったりの記事です。今回は、Excelを使って「相関係数」と「有意水準」を初心者にもわかりやすく解説します。これを読めば、データの関係性を数値で理解し、統計的に有意かどうかを判断できるようになりますよ。

相関係数とは？

Excelのイメージ

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数値です。例えば、「気温」と「アイスクリームの売上」の関係を考えてみましょう。気温が高くなるとアイスクリームの売上が増えると予想されますよね。このような関係性を数値で表すのが相関係数です。

相関係数は-1から+1の間で表され、以下のように解釈されます

ここがポイント！

例えば、身長と体重の関係を調べると、相関係数は0.8程度になることが多いです。これは、身長が高くなると体重も増える傾向があることを示しています。

Excelを使って相関係数を計算するのはとても簡単です。以下の手順で試してみましょう

これで、2つのデータの関係性を数値で確認できます。

データ分析を行う際、「この結果は偶然ではない」と判断するために用いるのが「有意水準」です。一般的には5%（0.05）や1%（0.01）が使われます。例えば、有意水準を5%に設定した場合、結果が5%未満の確率で偶然起こると考えられる場合、その結果は「有意」であると判断します。

相関係数が高いからといって、それが統計的に有意であるとは限りません。そこで、t検定を用いてその有意性を確認します。以下の手順で進めてみましょう

例えば、身長と足のサイズのデータがあるとします。Excelで相関係数を求めたところ、r = 0.85となったとしましょう。これだけを見ると、身長と足のサイズには強い正の相関があるように思えます。しかし、この相関が偶然の産物でないかを確認するために、t検定を行います。

計算の結果、p値が0.03となった場合、有意水準0.05より小さいため、帰無仮説を棄却し、「身長と足のサイズには統計的に有意な相関がある」と結論できます。

はい、相関係数が0.5未満でも、標本数が多い場合やデータのばらつきが小さい場合には、統計的に有意な相関が認められることがあります。t検定の結果（p値）を確認することで、その有意性を判断できます。

Excelの「ファイル」タブから「オプション」を選択し、「アドイン」をクリックします。下部の「管理」から「Excelアドイン」を選び、「設定」をクリックします。リストから「分析ツール」にチェックを入れ、「OK」をクリックすると、「データ」タブに「データ分析」ツールが表示されます。

相関分析は、2つの変数間の関係性の強さと方向を示す手法です。一方、回帰分析は、1つの変数（目的変数）を他の変数（説明変数）から予測するためのモデルを構築する手法です。相関分析は関係性の程度を示し、回帰分析は予測を行います。

今回は、Excelを使って「相関係数」と「有意水準」を初心者にもわかりやすく解説しました。これらの概念を理解し、実際にExcelで計算できるようになることで、データの関係性をより深く理解し、統計的に有意な結果を判断できるようになります。

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