5.1 もうひとつの相関

「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。

相関係数を計算しよう

───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」

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