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相関（分析）では、相関係数という統計値を求めることによって、物事の因果関係を突き止めようとします。
原因となることが大きければ、結果となることも大きくなる、そうした仮説に基づいて分析するのです。
たとえば、
（１）気温が高くなると清涼飲料がよく売れる。
（２）お店の万引きが増えると仕入原価が高くなる。
（３）スタッフの残業時間が増えると顧客からのクレームが多くなる。
のような因果関係です。
（１）であれば、気温が○度の日に、清涼飲料が△本売れた、という「実際のデータ」をたくさん集めて分析します。
気温が説明変数で、清涼飲料の本数が目的変数です。
（２）と（３）の例でいえば、万引きの数と残業時間が説明変数で、原価とクレームの数が目的変数です。
相関係数は、−１から＋１までの値をとります。
０という数値が出たら、それは「まったく相関していない（因果関係がない）」ことを意味しています。
１であるなら、「完全に相関している」ことになります。
たいていは、０．１とか、０．２とか、大きくても０．８とかの数字に近いものが得られます。
マイナスの符号が着く場合もありますが、これは「逆相関」と言って、データ数値の並び方が逆になるような相関を意味します。
さて、この相関係数は、どのくらいの数値であると「相関している」、つまり「因果関係がある」ことになるのでしょう。
実は、これは決まっていることではありません。
単に、相関係数０．１なら、「０．１の相関がある」という意味しかありません。
社会現象には、上記の（２）や（３）など直感的には因果関係が分かりにくいものがたくさんあります。
そうした場合、どのあたりで線引きをすべきか。
筆者は今までの経験を通して、０．４〜０．５としております。
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