【PEARSON関数】データの相関を簡単に分析！使い方・具体例・サンプルコードを徹底解説！

2024年6月17日2024年9月25日

はじめに

おおきに！今日は「PEARSON」関数についてお話しするで。これ、何か言うたら、相関係数を計算するための関数なんや。そやから、二つのデータセットがどれぐらい関連性があるんか、教えてくれる優れもんやねん！

例えば、テストの点数と勉強時間のデータがあったとするやんか。勉強した時間が長いほど点数が高いのか、それともあんまり関係ないのか、PEARSON関数を使ったら一発でわかるわけや！めっちゃ便利やん。

このPEARSON関数を学ぶメリットは、データ分析ができるようになることや。ビジネスや研究でデータを扱う時に、相関関係を知ることはすごい大事やから、これを使いこなせたら、周りから一目置かれること間違いなしやで！ほんまに、君もデータの魔法使いになれるかもしれんで！

PEARSON関数の基本構文

さあ、次はPEARSON関数の基本構文について話すで！この関数の定義はシンプルやけど、重要な要素がいくつかあるから、しっかり覚えてな。

定義と主な引数

PEARSON関数は、以下のように使うんや：

PEARSON(array1, array2)

ここでのarray1とarray2は、比較したい二つのデータセットや。例えば、テストの点数が入った列と、その人が勉強した時間が入った列を指定するんや。

array1: 最初のデータセット（例えば、テストの点数）
array2: 二つ目のデータセット（例えば、勉強時間）

返す結果とその特性

このPEARSON関数が返す結果は、-1から1の間の数値や。これがどういう意味かというと：

1: 完全な正の相関がある（片方が増えるともう片方も増える）
-1: 完全な負の相関がある（片方が増えるともう片方が減る）
0: 相関がない（片方の変化がもう片方に影響しない）

この数値を見たら、データ同士の関係性が一目でわかるから、ほんまに便利やで！相関が強いデータ同士を見つけて、ビジネスの戦略を立てたり、研究を進めたりするのにめっちゃ役立つんや。さあ、君もPEARSON関数を使いこなして、データの魔法使いになろうや！

PEARSON関数・具体的な使用例

さて、ここからはPEARSON関数の具体的な使用例についてお話しするで！実際にどんな風に使うか見てみようや。

基本的な使用方法のデモ

まずは、テストの点数と勉強時間を使って、相関関係を調べてみるで。以下のようなデータがあるとするやんか：

| 勉強時間 (時間) | テストの点数 | |——————|—————-| | 1 | 50 | | 2 | 60 | | 3 | 70 | | 4 | 80 | | 5 | 90 |

このデータが、A1からB6のセルに入ってるとするやろ。そしたら、PEARSON関数はこんな感じで使うんや：

=PEARSON(A2:A6, B2:B6)

これをスプレッドシートに入力したら、相関係数が計算されるで。もし結果が0.99とかやったら、勉強時間とテストの点数にはめちゃくちゃ強い正の相関があるってことや！

PEARSON関数一般的な計算や操作の例

このPEARSON関数は、いろんな場面で使えるんや。例えば、他のデータセットでも相関を調べたい時に、同じように使えるで。営業成績と広告費のデータがあったとしたら、次のように使うことができるんや：

| 広告費 (万円) | 営業成績 (万円) | |—————-|——————| | 10 | 100 | | 20 | 150 | | 30 | 200 | | 40 | 250 | | 50 | 300 |

この場合も、同じようにPEARSON関数を使って相関を計算することができるで：

=PEARSON(A2:A6, B2:B6)

こうすることで、広告費を増やすことが営業成績にどれぐらい影響を与えてるかがわかるんや。データの分析が進むほど、ビジネスの意思決定がより良いものになっていくから、ぜひ試してみてな！PEARSON関数を使いこなして、データの力を感じてほしいで！

初歩的なテクニック

さあ、ここからはPEARSON関数を使う時の簡単な使い方やコツを教えるで！これを知っとくと、もっとスムーズにデータ分析ができるようになるから、しっかり聞いてや。

PEARSON関数の簡単な使い方やコツ

データを整える: PEARSON関数を使う前に、必ずデータが整ってるか確認してな。空白のセルやエラーがあると、正しい結果が得られへんから気をつけるんやで。
同じ数のデータポイント: array1とarray2には、必ず同じ数のデータポイントが必要や。片方が5つのデータで、もう片方が4つやったらエラーになるから注意してな。
結果を解釈する: 相関係数の結果が出たら、それが何を意味するかしっかり考えてみるんや。数字だけ見てもあかんで！その背後にあるストーリーを理解することが大事や。

他の基本関数との組み合わせ

PEARSON関数は単体でも強力やけど、他の基本関数と組み合わせることで、もっと分析が深まるで！例えば、AVERAGE関数やSTDEV関数と一緒に使うと、データ全体の傾向を把握しやすくなるんや。

例: 平均と標準偏差を使った分析

例えば、先ほどのテストの点数データを使って、平均点と標準偏差を計算する場合はこんな感じや：

=AVERAGE(B2:B6)  // 平均点
=STDEV(B2:B6)    // 標準偏差

この結果を見たら、データの中心がどこにあるのか（平均）、データがどれぐらいバラついてるのか（標準偏差）がわかるやんか。こうやってPEARSON関数と組み合わせることで、相関だけじゃなく、全体の傾向もわかりやすくなるんや。

データ分析は一つの関数だけやなくて、いろんな関数を使って全体を見ていくことが大事やから、ぜひいろんな組み合わせを試してみてな！君もデータの達人になれるで！

便利なシーンでの事例

さて、ここからはPEARSON関数がどんな場面で役立つのか、実際のビジネスや学業の事例を交えてお話しするで！これを知っておくと、データ分析がもっと身近に感じられるはずや。

ビジネスや学業での実用的なケーススタディ

マーケティング効果の分析
例えば、ある会社が新しい広告キャンペーンを始めたとするやん。その時、広告費と売上のデータを収集して、PEARSON関数で相関を調べることができるで。もし相関が高ければ、広告が売上に大きな影響を与えていることがわかるから、次のキャンペーンの計画にも役立つんや。
学業成績の向上に向けた分析
学生が勉強時間とテストの点数を記録している場合、PEARSON関数を使って相関を調べることで「勉強時間を増やせば点数も上がる」っていうパターンが見えてくるんや。これを元に、どれくらいの勉強時間が必要かを考えることができるで！

PEARSON関数によるタイムセーブや効率向上の具体的な例

データの視覚化
PEARSON関数を使って相関を計算するだけやなく、スプレッドシートのグラフ機能を使ってデータを視覚化するのも効果的や。相関が強い場合、散布図を作って視覚的に確認することで、データの理解が深まるし、分析の時間も短縮できるで！
自動化の活用
定期的にデータを更新するような業務では、PEARSON関数を組み込んだシートを作成しておくと、自動的に相関が計算されるようになるから、毎回手動で計算する手間が省けるんや。これで時間を大幅に節約できるし、常に最新のデータを元にした意思決定ができるようになるで！

このように、PEARSON関数を使うことで、ビジネスや学業においてデータを効率的に分析し、時間を節約することができるんや。ぜひ、君も自分のデータにPEARSON関数を取り入れて、賢い分析を実現してほしいで！

PEARSON関数の類似の関数や代替の関数との違い

さて、ここではPEARSON関数と似たような働きをする関数や代替の関数についてお話しするで。これらを知ることで、自分がどの関数を使うべきか判断しやすくなるから、しっかりとチェックしてな！

1. CORREL関数

まずは、CORREL関数や。実は、PEARSON関数とCORREL関数はほぼ同じことをするんや。どちらも2つのデータセット間の相関係数を計算するための関数やねん。ただ、CORREL関数の方が使い方がシンプルやから、初心者にはこっちの方が入りやすいかも。

使い方の例:

=CORREL(A2:A6, B2:B6)

2. COVARIANCE.P関数とCOVARIANCE.S関数

次に、COVARIANCE.P関数とCOVARIANCE.S関数や。これらは2つのデータセットの共分散を計算するもので、相関を示す指標の一つや。相関係数を求めるには、共分散を標準偏差で割る必要があるから、少し手間がかかるんやけど、データの関係性を深く理解したい時には使えるで。

COVARIANCE.P: 母集団全体の共分散を計算
COVARIANCE.S: 標本の共分散を計算

3. LINEST関数

最後に紹介するのは、LINEST関数や。これは回帰分析に用いる関数で、データの傾向を直線で表すことができるんや。相関を調べるだけやなく、データの予測にも使えるから、より高度な分析をしたい時には役立つで。