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まず、データの数です。
これは多ければ多いほど良いのですが、最低でも３０以上は必要です。
相関係数を出すという計算自体はデータが３個あればできるものです。
しかし、一般的には、相関係数はデータが少ないほど意味がないものだと思ってください。
ひとまず３０。
これでも、相関係数が０．５以上あるのなら、「まずまず因果関係がありそうだ」と解釈しても良いでしょう。
もう一つ、相関係数に関して大事な点があります。
それは、「常識を働かせること」です。
どういうことかというと、「その因果関係は常識的にあり得ることなのか」を見抜くことです。
今までの話と矛盾するように聞こえるかもしれませんが、相関係数は実は、「因果関係があるかどうか」は示していないのです。
正確には「因果関係があるとしたら、その強さは○○です」と言っているに過ぎません。
因果関係があるかどうかは、それを分析する人の判断次第なのです。
たとえば、一方のデータとして「人の体重」、もう一方のデータとして「その人の身長」を用いたとしましょう。
十分サンプル数が多ければ、どんな場合も相関は０．９を超えるでしょう。
しかし、だからと言って、体重と身長の間に、因果関係は「ありません」。
つまり、「体重が増えると、身長が伸びる」という因果関係も、その逆の因果関係もありません。
体重も身長も、どちらかが原因で、どちらかが結果という関係ではないのです。
身長を伸ばしたいからといって、体重を増やせばよいことにもならなければ、その逆も成り立たないのは明白です。
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