Relationshipsを使用します。この機能を使用して、様々なカラム間の相関性を見ることができます。Relationshipsでは比較方法とX軸Y軸の3つの設定項目があります。X軸×Y軸のペアの総当たりで比較を行いますが、比較方法はデータの方式に応じて選択します。「数値x数値」「数値xカテゴリ」「カテゴリxカテゴリ」の3パターン+2つで計5つのアルゴリズムが選択できます。数値カラム同士を比較したければ、「線形回帰」か「スピアマンR」を使用します。「Anova」か「クラスカル・ウォリス」を選択します。カテゴリカラム同士を比較する場合は。乗オプションを使用します。スピアマンRとクラスカル・ウォリスはノンパラメトリック手法となっています。「数値・カテゴリ」の場合はクラスカル・ウォリスを選択しておけば無難です。実行すると、カラムペアについてそれぞれp-valueが計算されます。番目のカラムの値をどの程度予測できるかを示すものです。低ければ、2つのカラムの相関性が強いと考えられます。0に近いほど、関連性が高いので注意してください。線形回帰の場合はp-valueだけでなくてRSqにも注目してもいいと思います。「選択したXカラム」にカテゴリデータを入れてください。結果はボックスプロットになります。慣れてない人には少しわかりづらいので、分布を表示すると分かりやすいです。分布を表示するとヒストグラム(横)のような表示になります。現在表示しているデータで、カテゴリごとに大きな違いがあるような場合、個別に比較する必要が出てきます。フィルターをかけるのが便利ですが、その際計算表は自動的には更新されません。↑のように全体では相関がありそうでも、2つのカテゴリ間で大きく分散が異なっている場合は別々に見ましょう。フィルター後には結果表のタイトルに更新ボタンが表示されます。こちらをクリックすると、現在のデータを元に再計算されます。Reserved.ツールバーへスキップログイン。