なぜSTが学ぶのか：「訓練前後で成績が上がったのは偶然か、本物の効果か」を判断するのが統計的仮説検定です。標準化検査の得点差を評価したり、論文の結果を読むときに、検定・相関・多変量解析の基本用語（有意水準・第2種の誤り・因子分析）を知らないと結論を誤ります。
2-1 相関と回帰
相関係数
- ピアソンの積率相関係数 r は −1〜+1 の範囲。+1に近いほど正の直線関係、−1に近いほど負の直線関係、0で直線関係なし。
- 相関係数は 散布度の指標ではない（2変数の関係の強さを表す）。
- 順序尺度どうしの相関にはスピアマンの順位相関係数を用いる。
ピアソンの相関係数が0のときに結論できるのは 「線形（直線）関係がない」 ことのみ。
「信頼性がない・妥当性がない・因果関係がない・相互作用がない」とは言えない（相関≠因果。曲線的な関係が隠れていることもある）。
回帰分析
- 回帰分析は独立変数（説明変数）によって従属変数（目的変数）を説明・予測する手法。
- 1つの変数を複数の変数で表そうとするのが重回帰分析。
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この章の続きで扱う内容
- 2-2 統計的仮説検定
- 2-3 多変量解析（因子分析・主成分分析・パス解析）