♡恋愛で学ぶ統計学♡(No.4 相関と因果:関係を勘違いしてはダメ！)

今回も、モテるために統計学を勉強していきましょう！

前回の♡恋愛で学ぶ統計学♡(No.3)で、あるアンケートを用いて

モテるには何を一番がんばればいいのかを考えましたね！

詳しくは、以下の記事を見てくださるとうれしいです！

前回のやったことを簡単にまとめると

相関係数を使い「モテ度」に与えるの１番の影響は「コミュ力」だ！と

結論づけました。

しかし、相関係数は「モテ度」と

そのほかの項目（コミュ力、学力、財力、ファッションへの興味度）の

それぞれの関係性の強さを考えることができましたが、モテ度に、そのほかの項目がそのくらい影響を与えているのか、１つのモデルで考えられませんでした。

そして、上図にも１つのモデル（回帰分析）と書いていますが

ある１つの項目にほかの項目がどのくらい影響を与えるのか知りたい時には「回帰分析」というものを行います。

また「回帰分析」には

「単回帰分析」と「重回帰分析」の２つ種類はあります。

１つの項目が１つの項目へどの程度影響しているかを考えるのが

「単回帰分析」です！「単」って「１つ」って意味ですもんね！

そして、複数の項目が１つの項目へどの程度影響しているかを考えるのが

「重回帰分析」です！「重」って「かさなる」って意味ですもんね！

ここで、大事な話をしようと思います。それは

「どの程度影響を与えるのか」と「相関（関係）があること」は

違うということです、、、！

すこし、難しい言葉で表現すると、、

「因果関係」と「相関関係」は違うです。

つまり、相関関係があるということがわかると、

「なにかしら関連があるんだな、、、原因はわからないけど」

ということです。例を使って考えます。アンケート調査をしたＡさんが

「コミュ力とモテ度には相関係数が高くて、強い相関があるんだよ！」

と、言いました。するとそれを聞いたＢさんは

「へー、その２つは、かなり関連しているんだ。でも、なんで？」

と返事をしました。すると、Ａさんは

「なんで（因果）、モテ度とコミュ力に関連があるかとか

どのくらい影響を与えているかは、わからない、、、、(;^ω^)」

と答えるしかありません。

このように、なぜ相関が高くなるのかまでは、相関係数だけでは分からないというのがポイントです。

じゃあ、Ａさんの「相関係数が高い」という情報はむだなのでしょうか？

いえ、そんなことありません。

そもそも、「相関係数が高い」ということは、なにかしらの原因（因果）が、隠れている可能性も高いはずなのです！

ですので、統計的にAさんからBさんへ伝えるには

「コミュ力とモテ度には相関係数が高くて、強い相関があるんだよ！なにかこの２つには因果関係があるはずだから、これから回帰分析をつかって、調べてみようと思うんだ！」

といえばいいのです。そして、きっとBさんは

「へー、コミュ力がどのくらいモテ度に影響を与えるのか、結果を聞くのが楽しみだよ。もしかしたら、コミュ力以外にモテ度へ影響を与える原因（因果）があるかもね！」

と返事してくれるでしょう。

つまり、相関関係は、回帰分析を始めるきっかけを与えてくれるのです！

まとめると

①「因果関係」と「相関関係」は違う

②「因果関係」を調べるには「回帰分析」をする

③「相関関係」は、「回帰分析」を始めるきっかけになる

です！

ですので、前回の記事で

相関係数を使い「モテ度」に与えるの１番の影響は「コミュ力」だ！

としましたが、「モテ度」に与えるの１番の原因は結局なんだったのかという「因果関係」は調べることができていなかったのです！

それでは、次回の記事で、「回帰分析」をするときに注意しなければいけないことを、モテ度やコミュ力などの話を使いながら説明していきますね！

モテ度に何がどのくらい影響を与えるのでしょうか？

その因果関係を調べていきましょう！

楽しみですね！