相関とは、2つの量がどのように一緒に変化するかという関係です。 一方が増えると他方も増える正の相関、逆方向に動く負の相関などがあります。
ただし、相関があることと原因・結果の関係があることは別です。散布図で関係を見つけても、原因確認は追加で必要です。
1. 正の相関
Xが大きいほどYも大きくなる傾向です。例えば温度上昇と熱膨張量など、散布図が右上がりになります。
2. 負の相関
Xが大きいほどYが小さくなる傾向です。散布図は右下がりになります。
3. 無相関
Xが変わってもYに一貫した直線的傾向が見られない状態です。ただし『関係がない』とは限らず、曲線関係がある可能性もあります。
4. 散布図から始める
相関係数だけを先に見るより、散布図で外れ値、曲線、複数群、範囲制限を確認します。見た目の構造が係数の解釈に重要です。
5. 相関と因果関係の違い
2つが一緒に動いても、第三の要因が両方に影響している場合があります。相関だけで『XがYの原因』と断定しません。
相関は原因候補を探す手掛かり。原因証明そのものではない。
6. 層別すると相関が変わる
設備A/Bを混ぜると強い相関に見えても、設備別に分けると関係が消えることがあります。品種・設備・時間帯などで層別します。
7. 外れ値の影響
1点の極端なデータで相関係数が大きく変わる場合があります。外れ値を勝手に削除せず、測定ミスか本当の異常かを確認します。
8. 現場ミニケース
工具使用数と加工径に正の相関が見えた場合、工具摩耗が原因候補になります。ただし温度や材料ロットが同時に変化していないかを確認し、必要なら実験で因果を検証します。
9. よくある質問（FAQ）
相関が0なら完全に無関係ですか？
Pearsonの相関係数0は直線的な関係がないことを示しますが、U字型など非線形関係が存在する場合があります。
相関が強ければ対策してよいですか？
原因仮説としては有力ですが、変更前にメカニズム・時間順・実験などで因果関係を確認します。
10. 一次情報・参考資料
最終確認：2026年10月1日。能力指数の評価基準・相関分析の適用条件は、目的・規格・顧客要求の最新版を確認してください。
11. まとめ
相関は2つのデータが一緒に動く関係を示しますが、因果関係を証明しません。 散布図・層別・外れ値を確認し、原因候補として次の検証へつなげます。
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