Positive Correlation vs. Inverse Correlation:
正の相関と逆の相関：その違いは何か？
統計学の分野では、相関関係は2つの変数の関係を表します。 一方の変数が変化すると、他方の変数も変化する場合、変数は相関します。 相関関係は、その関係が正か負か、またその関係の強さを示します。 正の相関は、一緒に変化する2つの変数の関係を表し、逆の相関は、相反する方向に変化する2つの変数の関係を表します。 逆相関は負の相関と呼ばれることもあり、同じタイプの変数間の関係を表します。
重要なポイント
- 正の相関は、関連する2つの変数が同じ方向に動くときに存在します。
- 2つの関連する変数が逆方向に動くとき、逆相関が存在する。
- 他の要因が方向に影響を与える可能性があるため、相関関係は必ずしも因果関係を意味しない。 この相関関係は、相関係数(r)で測定されます。 rが0より大きければ、正の相関があります。 rが+1.0であれば、完全な正の相関があることになります。 正の相関関係の例は、ほとんどの人の日常生活の中にあります。 広告にお金をかければかけるほど、その会社から買うお客様の数が増える。 これは測定が困難な場合が多いので、相関係数は+1.0より小さくなるでしょう。
相関関係は、重要で定量化可能なデータ間の関係を分析する場合に適しています。
逆相関
関連する2つの変数が反対方向に動くとき、その関係は負になります。 相関係数(r)が0より小さい場合、負の関係となります。 rが-1.0のとき、完全な負の相関があるといえます。 逆相関とは、2つの要因が相対的にシーソーのように動くことを言います。 例えば、消費傾向の増加に伴う銀行残高の減少や、平均運転速度の増加に伴う燃費の悪化などが挙げられます。 投資の世界での逆相関の例としては、株式と債券の関係があります。
Special Consideration
相関関係は必ずしも因果関係を意味しないことを理解することが重要です。 変数AとBは一緒に上昇したり下降したりするかもしれませんし、Bが下降するとAが上昇するかもしれません。 しかし、一方の要因の上昇が他方の要因の上昇や下降に直接影響するとは限りません。
例えば、インターネットに接続している人の数は、インターネットが始まって以来増加し続けており、原油価格も2015年まではおおむね上昇傾向にありました。 これは正の相関関係ですが、この2つの要因にはほとんど意味のない関係があると考えられます。 インターネット利用者の人口と石油価格の両方が上昇していることは、偶然の一致である可能性が高いのです。