相関分析とは｜SPSSでできること
相関分析は、2つ以上の変数の間にどの程度の関係があるかを数値で把握するための基本的な分析手法です。
このページでは、相関分析で分かることと、SPSSで実施する際に選ぶべき製品（オプション）を明確にします。
相関分析で分かること
相関分析では、次のような情報を把握できます。
- 2変数間に関係があるかどうか
- 関係の強さ（弱い／中程度／強い）
- 関係の方向（正の相関・負の相関）
ただし、相関分析は因果関係を示すものではありません。 「一方が原因で他方が変化した」と結論づけるには、回帰分析や構造方程式モデリングなど、別の分析手法が必要です。
主な相関係数の種類
データの性質に応じて、使用すべき相関係数は異なります。
| 相関係数 | 主な用途 | 前提条件 |
|---|---|---|
| ピアソンの相関係数 | 連続変数同士の線形関係 | 正規性・線形性 |
| スピアマンの順位相関係数 | 順位データ・非正規分布 | 単調関係 |
| ケンドールの順位相関係数 | サンプル数が小さい場合 | 単調関係 |
研究・ビジネスでの典型的な利用シーン
- アンケート項目間の関係性の探索
- 尺度構成前の項目チェック
- 回帰分析・SEM前の事前確認
- KPI間の関係把握（売上・満足度・利用頻度など）
SPSSで相関分析を行う場合の製品選定
相関分析は、SPSS Statisticsの標準機能で実行できます。 研究用途・業務用途のいずれでも、追加オプションなしで基本的な相関分析が可能です。
分析時の注意点
- 相関が高くても因果関係とは限らない
- 外れ値の影響を受けやすい
- データの尺度・分布に適した相関係数を選ぶ