4.1 Correlation Matrix（相関行列）
相関行列は，２つ以上の連続型変数間の線形関係を検討するための方法です。与えられた変数を用いて変数ペアを作成し，それぞれの変数ペアに対して相関係数を算出します。相関係数は２変数間の関係の強さと方向を表す指標です。正の相関係数は正の相関関係（一方の変数の値が大きいほどもう一方の値も大きい）があることを意味し，相関係数が負の値の場合には負の相関関係（一方の変数の値が大きいほどもう一方の値も小さい）があることを意味します。相関係数がゼロの場合は，２変数間に関連がない（一方の変数の値の大小からは，もう一方の値の大小について何もわからない）ことを意味します。
それぞれの相関係数については，「相関係数がゼロである」という帰無仮説を用いて検定を行い，ｐ値を算出することができます。このｐ値が低い場合には，相関係数がゼロではない，つまり２変数間に線形（あるいはより複雑な）関係があるという可能性が高いことを意味します。
図4.1: Corrilation Matrix
- Correlation Coefficients（相関係数） 算出する相関係数の種類を指定します。
- Pearson（ピアソン） ピアソンの積率相関係数を算出します。
- Spearman（スピアマン） スピアマンの順位相関係数を算出します。
- Kendall’s tau-b（ケンドール） ケンドールの順位相関係数（タウ-b）を算出します。
- Hypothesis（仮説） 有意性検定における仮説を指定します。
- Correlated（相関あり） 相関係数が0でない場合に検定結果が有意になります（両側検定）
- Correlated positively（正の相関あり） 相関係数が0より大きい場合に検定結果が有意になります（片側検定）
- Correlated negatively（負の相関あり） 相関係数が0より小さい場合に検定結果が有意になります（片側検定）
- Additional Options（追加オプション） 結果の表示方法についてのオプション設定です。
- Report significance（有意性を報告） 相関係数の下に，「p-value（有意性検定のp値）」を表示します。
- Flag significant correlations（有意な相関をマーク） 統計的に有意な相関係数の右肩に「*」などの印をつけて示します。
- N（標本サイズ） 相関係数の算出対象となった標本サイズ（データペアの数）を示します。
- Confidence intervals（信頼区間） 相関係数の信頼区間を算出して示します。
- Interval [ ] % 信頼区間の幅を数値指定します。初期設定値は95%です。
- Plot（作図） 結果の図を作成します。
- Correlation matrix（相関行列） 変数ペアごとの散布図を作成します。
- Densities for variables（変数の密度曲線） 各変数について密度曲線を作成します。
- Statistics（統計量） 図の中に相関係数の値を示します。