文系のための「相関係数のt検定」

相関係数について「0.2以下だから相関は無い」とか、逆に、 「0.7以上だから相関があると言える」などという人が居る。 中には、詳しい解説をせずに、そのように記述する教科書もある。 本当にそれで大丈夫なのだろうか？一つの疑問が沸々と湧いてくる…。 対象の数が少ないと「偶然」に相関係数が高くなることがあるのではないか？ そうなると、対象の数が少ない場合を考慮した方法を考えなくてはならない。 ということで、今回は確率の力を借りてこの問題を考えてみる。 確率と言えば、正規分布というものがあったが、 正規分布以外にも、分布には様々な種類が存在する。 様々にありすぎて覚えきれないほど、多く存在するのであるが、 相関係数の有意性を評価する方法の一つに「t 分布」を使う方法がある。 t 分布は、ある値を基準にどのように他のデータが散らばっているか？ という状況を表すための分布関数と言える。 正規分布では

[pisle]

corr.test()の戻り値にあるp値って何なのっていう疑問が解消された