相関分析
～因果関係、影響度を相関係数で調べる / 改善項目を顧客満足度調査（CS）で調べる～

　様々なデータは、単独で存在しているのではなく、お互いに因果関係を持っていたり、影響を与え合っていたりする場合がある。そのような２つの項目（変数）間の関連を明らかにする分析全般の総称を相関分析という。
　２つの項目が数量データである場合、散布図を作り、それぞれの点に直線的関係があるかを見る。その度合いを単相関係数という。単相関を公式で求めた場合、０～１の間の数値となり、１に近づくほど関連が強いということである。一般に、０．５以上なら関連がある、０．５未満なら関連がないと判断することができる。エクセルで単相関を求める場合は、＝correlという関数を使う。
　２つの項目が数量データとカテゴリーデータに分かれる場合、カテゴリー平均を出した上で、相関比を算出する。相関比は群間変動と群内変動の関連で求める。群間変動が大きいほど強い相関を示し、群内変動が大きいほど相関は弱い。相関比は０～１の間の数値となり、１に近づくほど関連が強いということである。一般に、相関比が０．２５以上なら関連がある、０．２５未満なら関連がないと判断することができる。エクセルで相関比を求めるには＝DEVSQという関数を使う。
　２つの項目がカテゴリーデータである場合、クロス集計を行い、独立係数を求める。独立係数は実測度数と期待度数で求めることができる。独立係数は０～１の間の数値となり、１に近づくほど関連が大きい。一般に、相関比が０．２５以上なら関連がある、０．２５未満なら関連がないと判断することができる。
　例えば、あるコンビニ店舗の売上と要因（通行人、酒の販売、競合店、満足率、立地）などをクロス集計し、最も関連の高い要因を求めて、集中的に改善する。仮に最も重要なのが、顧客の満足率であるとすれば、個別の項目（品切れ、品揃え、従業員態度、イメージなど）と総合満足度をクロス集計し、関連が高く（重要である）、現状の満足度が低い項目を改善すればよい。

スライド	時間	タイトル
	00: 00: 00	ビジネス基礎講座 統計解析入門
	00: 00: 31	ビジネス基礎講座 統計解析入門
	00: 02: 46	復習＜1＞
	00: 04: 07	復習＜2＞
	00: 07: 18	復習＜3＞
	00: 10: 45	相関分析とは何か
	00: 13: 25	数量データと数量データとの関係
	00: 15: 26	単相関係数算出の考え方(1)
	00: 16: 49	単相関係数算出の考え方(2)
	00: 18: 54	単相関係数算出の考え方(1)
	00: 19: 07	単相関係数算出の考え方(2)
	00: 20: 03	関連が最も強い時の相関を1にする1
	00: 20: 25	関連が最も強い時の相関を1にする2
	00: 21: 22	単相関係数の値
	00: 24: 14	Excelで単相関係数を求める
	00: 25: 05	数量データとカテゴリーデータとの関係
	00: 26: 38	相関比算出の考え方(1)
	00: 28: 39	相関比算出の考え方(2)
	00: 32: 06	群間変動の求め方
	00: 33: 58	群内変動の求め方
	00: 34: 23	相関比の計算式
	00: 35: 30	相関比が最大の場合
	00: 36: 33	相関比が最小の場合
	00: 37: 34	相関比の公式
	00: 38: 33	相関比の値
	00: 39: 11	ｶﾃｺﾞﾘｰﾃﾞｰﾀとｶﾃｺﾞﾘｰﾃﾞｰﾀとの関係
	00: 40: 42	期待度数とは
	00: 42: 09	独立係数算出の考え方
	00: 42: 51	カイ自乗値とは
	00: 43: 38	カイ自乗値の最小
	00: 43: 53	カイ自乗値の最大
	00: 44: 40	独立係数の公式
	00: 45: 28	まとめ
	00: 46: 45	売上影響要因の解明
	00: 51: 28	顧客満足度調査
	00: 51: 39	満足率
	00: 52: 01	重要度
	00: 53: 23	ＣＳグラフ1
	00: 54: 39	ＣＳグラフ2
	00: 57: 29	まとめ