「これが最低気温のデータも含めた、全部のデータだよ」
データ番号 |
最高気温 |
最低気温 |
客数 |
1 |
33 |
22 |
382 |
2 |
33 |
26 |
324 |
3 |
34 |
27 |
338 |
4 |
34 |
28 |
317 |
5 |
35 |
28 |
341 |
6 |
35 |
27 |
360 |
7 |
34 |
28 |
339 |
8 |
32 |
25 |
329 |
9 |
28 |
24 |
218 |
10 |
35 |
24 |
402 |
11 |
33 |
26 |
342 |
12 |
28 |
25 |
205 |
13 |
32 |
23 |
368 |
14 |
25 |
22 |
196 |
15 |
28 |
21 |
304 |
16 |
30 |
23 |
294 |
17 |
29 |
23 |
275 |
18 |
32 |
25 |
336 |
19 |
34 |
26 |
384 |
20 |
35 |
27 |
368 |
───よーし、じゃあさっそく、最低気温と客数の相関を求めてみますね。その前にまず散布図を描きます。
───あれれ、なんだかばらけているなあ。これだと、相関係数はあまり大きくなさそうだな。
───ふう、やっと計算が終わった。相関係数は、0.302 だった。予想通りあまり大きくない。
───これは有意な相関なのかな? サンプル数が20のときの、5%有意水準の限界値は、0.444だから、0.302だと有意な相関とはいえないわね。
→無相関検定を思い出そう(3章4節)
───店長。最低気温と客数の相関係数は、0.302でした。5%水準で有意な相関とはいえませんね。
「なにー? じゃあ、最低気温と客数には関係がないということか? 最高気温と客数の相関はあるのに、最低気温にはないというのか? なんか不公平じゃないか? 最低気温がかわいそうじゃないか。同じデータなのに」
───店長、かわいそうとか、そういう問題じゃないと思いますけど。
「いや、私には納得できんぞ」
(C) 2003 KogoLab