G検定 / 統計検定 変数の分類 #3

株式会社リュディアです。新しいG検定のシラバスにも追加されていた統計検定対策まとめの続きです。

前回までの変数の分類についてのまとめへのリンクは以下を参考にしてください。

今回も引き続き変数の分類です。説明変数と目的変数についてまとめます。目的変数は被説明変数とも呼びますがこのまとめでは目的変数という言葉を使います。

感覚的には原因と結果のいずれを表す変数なのか、と考え原因に該当する変数を説明変数、結果に該当する変数を目的変数と呼びます。例としておもりの重さとばねの伸びの関係があげられます。おもりの重さが説明変数、ばねの伸びが目的変数になります。

ここで注意が必要なのは説明変数と目的変数の間に因果関係があることを保証するものではないということです。例えばおもりの重さとばねののびの間には明確な因果関係がありますが偶然です。

例えば因果関係がないのに説明変数と目的変数に該当しそうな例をあげてみましょう。非常に有名な例でマーガリンの使用量とアメリカのメイン州の離婚率のグラフを同時に表示したものです。黒がマーガリンの使用量、赤が離婚率です。

統計学上はマーガリンの使用量を説明変数、離婚率を目的変数とすることで相関関係がありそうと説明することは可能です。ただこの2つの量の間に因果関係があるかどうかは統計的実験を行う必要があるということに注意してください。当然、因果関係は無いわけですが。

変数の分類については今回で終わりにします。

では、ごきげんよう。