correlated とは？初心者にもわかる意味と使い方ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

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高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

correlated とは？基本を押さえる用語解説

データを勉強するときによく出てくる言葉のひとつが correlated です。日本語では「相関がある」と言います。ここでは中学生にもわかるように、correlated とは何か、どういうとき使うのかを優しく解説します。

相関とは「二つの変数がどれだけ一緒に動くか」を表す考え方です。たとえば身長と体重は大きくなるほど一緒に大きくなる傾向があります。これが正の相関の例です。一方、学期末の宿題の提出遅れと成績がどう関係するかを見てみると、場合によっては反対方向に動くことがあります。これが負の相関の例です。

相関には強さがあります。相関の強さは -1 から 1 の範囲で表されます。1 に近いほど強い正の相関、-1 に近いほど強い負の相関を意味します。0 に近い場合は「関係がほぼない」と考えます。

この関係が「因果関係（原因と結果の関係）」と混同されやすい点には注意が必要です。相関があるからといって、A が B の原因だとは限りません。外部の要因が両方に影響しているだけかもしれません。これを 因果関係の誤解 と呼びます。

より具体的なイメージをつくるために、散布図という図を思い浮かべてください。横軸に変数 A、縦軸に変数 B をとると、点が左下から右上へ並ぶほど正の相関が強いことがわかります。右下へ並ぶと負の相関、ばらばらだと相関なしです。

相関の数値を計算する方法にはいくつかあり、代表的なのが ピアソンの相関係数（線形の強さを測る）と 順位相関係数（非線形でも使える）です。データ分析や科学の授業、エクセルやプログラミングで実際に計算して確かめることができます。

指標	説明	例
正の相関	変数Aが増えると変数Bも増える	身長と体重
負の相関	変数Aが増えると変数Bは減る	勉強時間と試験の点
相関なし	特に関係が見られない	靴のサイズと好みの色

まとめると、correlated は「二つの変数がどの程度、一緒に動くか」を表す指標であり、必ずしも「原因と結果」を意味するわけではありません。データを読み解くときの第一歩として、まずは散布図と相関係数を確認する習慣をつけましょう。

correlatedの関連サジェスト解説

correlated double sampling とは: correlated double sampling とは、画像センサーのノイズを抑える基本的な技術です。主にカメラの画像センサーで使われ、データの質を上げる目的で用いられます。CDS は “correlated double sampling” の略で、日本語では「相関ダブルサンプリング」と呼ばれますが、現場ではそのまま CDS という言葉がよく使われます。仕組みは次のようです。まずピクセルをリセットします。次にリセットレベルを測る参考サンプルを取り、続いて光を受け取ってピクセルの信号を測るもう一つのサンプルを取ります。この二つのサンプルの差を取ると、同じノイズ成分（リセットノイズや周波数の低いノイズなど）が打ち消され、実際の光の信号だけが残りやすくなります。特にリセットノイズ（kTCノイズ）や固定パターンノイズといったノイズを低減します。なぜ「相関」が大切かというと、二つのサンプルは同じノイズ特性を共有しているため、差を取ることでノイズが相殺される性質があるからです。結果として、暗い場所での写真（関連記事：写真ACを三ヵ月やったリアルな感想【写真を投稿するだけで簡単副収入】）や動画のノイズが減り、ダイナミックレンジが向上します。使われる場面は、CCD や CMOS の画像センサー、スマートフォンのカメラ、監視カメラなどの光学機器です。最近ではデジタル処理の進化により、CDS に代わるノイズ低減技術も増えています。二枚の写真を同じピクセルから撮って差を見れば、ノイズが目立たなくなる、というイメージで覚えると理解しやすいでしょう。

correlatedの同意語

相関する: 二つの事柄が統計的に関連し、片方が変化するともう片方も変化する傾向がある状態を指す。
関連する: 物事同士に関係性があり、影響しあうつながりを示す広い表現。
結びつく: 要素同士が結びついており、互いに関連している状態を表す。
連関する: 事象同士が連なるように関係していることを意味し、関連性を強調する語。
相互に関連する: 双方または複数の事柄が互いに強く関係していることを示す。
連動する: ある事柄の変化が別の事柄の変化を同時に促す関係を指す表現。
結合している: 複数の要素が結ばれて一体となっている状態を示す。
関連性を持つ: 何かと関連性が存在することを意味するやや抽象的な表現。
関連性がある: ある基準や特徴に基づく関連性が存在することを示す。
密接な関連を持つ: 強い結びつきがあり、互いに影響を及ぼす関係を指す。

correlatedの対義語・反対語

非相関: 2つの変数が統計的に関連性を持たない状態。相関係数がゼロに近く、統計的に有意でないと判断されます。
無相関: 2つの変数の直線的な関係が存在しない状態。相関が0に近いと解釈されます（ただし非線形な関係は排除されません）。
独立: 2つの変数が互いの値や発生に影響を与えない状態。確率的には片方の情報がもう片方の確率分布を変えません。
無関係: 統計的にも意味的にも、2つの要素に関連性がない状態。因果関係の主張が成立しません。
相関なし: 相関関係が存在しないという日常的な表現。統計では非相関と同様の意味として使われます。
反相関: 一方が増えるともう一方が減る方向の関係。相関係数が負の値をとります。
負の相関: 反対方向の動きを示す関係。つまり、一方の値が上がると他方が下がりやすい状態です。

correlatedの共起語

相関: 二つの変数が同時に動く程度を表す統計的な概念。
相関関係: 二つの変数の間にある関連性の種類・強さを指す総称。
相関係数: 相関の強さと方向を数値で表す指標。-1 から 1 の範囲で表現され、符号が関係の方向を示す。
ピアソンの相関係数: 線形関係の強さを測る最も一般的な相関係数で、最もよく使われる指標。
スピアマンの順位相関係数: 値の大小ではなく順位の一致度を測る指標で、非線形の単調関係にも対応。
正の相関: 片方の値が大きくなるともう片方も大きくなる傾向のこと。
負の相関: 片方の値が大きくなるともう片方は小さくなる傾向のこと。
無相関: 二変数間に直線的な関連がほとんどない状態で、相関係数が0に近い。
共分散: 二変数が同じ方向にどれだけ動くかを示す指標で、単位は変数の単位の積になる。
単回帰分析: 説明変数が1つの場合に従属変数を予測する分析で、相関から因果性を推定するのは別問題。
回帰分析: 複数の説明変数を使って従属変数を予測・説明する統計分析。相関はその基盤の一部。
線形関係: 二変数が直線的な関連を示す状態で、相関が最もよく用いられるケース。
非線形関係: 曲線的・複雑な関連で、相関が低くても関係性がある場合がある。
因果関係と相関の混同: 相関があるからといって必ず因果関係があるとは限らない点に注意。
偶然の相関: データ量が大きくなると、真の関連性がないのに相関が見えることがある現象。

correlatedの関連用語

相関: 2変数の動きの方向と強さを表す概念。正の相関は一方が大きいともう一方も大きく、負の相関は一方が大きいともう一方は小さくなる傾向を指します。値の絶対値が大きいほど強い関係を示します（-1〜1の範囲で表されます）。
相関係数: 2変数の相関の強さと方向を数値化した指標。-1から1の間の値を取り、絶対値が大きいほど強い関係を示します。計算にはデータの分布や外れ値の影響を受けます。
ピアソンの相関係数: 線形な関係の強さを測る代表的な相関係数。-1〜1の範囲で、直線的な関係を前提とします。外れ値に敏感です。
スピアマンの順位相関係数: データを順位に変換して計算する相関指標。非線形な関係や外れ値に強く、順序関係を扱う際に適しています。
ケンドールの順位相関係数: 順位ベースの相関指標のひとつ。小さなデータセットでも安定しており、秩の整序の一致度を測ります。
共分散: 2変数が同時にどれだけ変動するかを示す指標。単位依存で解釈が難しく、相関係数はこれを標準化して作られます。
散布図: 2変数のデータを点として平面に描いた図。全体の傾向や外れ値を視覚的に確認できます。
線形回帰: 2変数間の直線的関係をモデル化する手法。予測や関係の強さを定量化するのに使います。
非線形相関: 直線だけでは表せない関係。曲線や複雑な形をとる場合の関連性を指します。
正の相関: 片方の値が増えるともう一方も増える関係を指します。
負の相関: 片方の値が増えるともう一方が減る関係を指します。
ゼロ相関: 線形な関係がほぼ無い状態。非線形な関係がある場合も含まれることがあります。
相関と因果関係の違い: 相関は変数が同時に動く関係を示すだけですが、因果関係は一方の変化が他方へ影響を与える関係を意味します。因果を特定するには追加の検証が必要です。
多重共線性: 回帰分析で説明変数同士が高度に相関している状態。推定値が不安定になり解釈が難しくなることがあります。
回帰分析: 目的変数と説明変数の関係をモデル化する統計手法。相関を含むデータの関係性を定量化します。
決定係数: 回帰モデルがデータのばらつきをどれだけ説明できるかを示す指標。0〜1の値で、値が高いほど適合度が良いとされます。
p値: 帰無仮説が正しいとした場合に、観測結果より極端な値が得られる確率。低いほど有意性が高いと判断します。
有意性: 観測された関係が偶然である可能性が低いことを示す性質。一般的には0.05以下を有意とみなすことが多いです。
外れ値: 他のデータと大きく離れた値。相関や回帰の推定に影響を与えるため、対処が必要な場合があります。
回帰直線: 線形回帰でデータ点に最もよく適合する直線。回帰係数の符号が相関の方向を表します。
相関の強さ: 相関係数の絶対値が大きいほど強い正負の関係を示します。0に近いほど弱い関係です。
標準化: データを平均0・標準偏差1に揃える前処理。異なる尺度のデータ同士の比較や相関計算を安定させます。