相関について解説します。データセット本ページで使うデータセットをまずは用意します。パッケージのデータセットを利用することにします。パッケージはデータ分析の演習に適した様々なデータセットを提供しています。下記のページでデータセットの一覧とその概要を見ることができます。パッケージがインストールされていない場合はまずインストールしておきます。)パッケージの読み込みをします。中身を確認してみます。仕事満足度(score)のデータで、説明変数として性別(male/female)と学歴(school/college,university)の2要因があります。メディア(youtube/facebook/newspaper)への広告出稿料と売上げ額(sales)のデータです。変数名が長いので、短い変数名で使えるようにしておきます。以下のような関数を使って様々な統計量を求めることができます。関数を使うと平均値の信頼区間を計算できます。まとめて計算できます。関数の引数にデータフレームを渡すと各列ごとの基本統計料が計算されます。要因型の列に対してはカウント数が計算されます。関数を使うとさらに多くの統計量の計算が可能です。1.682856e-03どのような統計量を計算するかを引数で変更することができます。関数を使うと、グループごとの統計量を計算できます。検定では2つのグループ間の平均値に差があるかを調べます。関数の引数の与え方として以下の2通りがあります。左側に検定したい列名、右側にグループ分けに使う列名を書きます。データフレームを入れます。6.870000どちらの方法でも同じ結果になっているのが確認できます。性別によってスコアに有意な差があるとは言えません。引数を使って片側検知もできます。相関係数は量的変数同士の関係を記述するのに利用されます。範囲の値を取り、値の絶対値が大きいほど関係性の強さを示します。このセクションでは相関係数の計算方法と優位性検定について解説します。データの相関係数を計算します。その前に、まずは散布図を描いてデータを視覚的に確認しましょう。関数を使うとペアごとの散布図をまとめて描くことができます。間には正の相関がありそうです。関数を使うと相関係数の計算ができます。関数にデータフレームごと入れれば全てのペアの相関係数が計算できて便利ですが、今回の分析ではSNS同士の相関には興味はないのでちょっと冗長です。額の相関のみを計算できます。引数で相関係数の種類を指定できます。関数で相関係数の検定が行えます。2.2e-16)と極めて小さく、有意な相関だと言えます。なっています(両側検定)。値であり統計学的に意味のある値ではありません。関数では一度にひとつの相関についてしか計算ができません。関数を使うとペアごとの相関の検定が一度に行えます。値以外にも様々な計算結果が含まれています。偏相関係数の計算ある変数の影響を統制した上での相関関係を測るのが偏相関係数です。関数を使うと偏相関係数の計算ができます。パッケージを使うと相関係数の値をヒートマップ表示できます。