MLB全チームの2024年データで年俸総額と勝率のデータを表示した。URL: Spotrac MLB Salaries
年俸総額と勝率を正規化した後の相関係数は 0.38 となりました。これは、弱い正の相関を示しており、年俸総額が高いチームは勝率もやや高い傾向にあることを意味しますが、完全に一致するわけではなく、他の要因も勝率に影響を与えていることが考えられます。
わたしのような統計の素人には相関係数0.38 が一体どの程度なのか。こういう場合は例示してもらうと理解の助けになる。勉強時間とテストの成績の相関と同じだと例示されるとなかなかの相関だとわかる。
**相関係数 0.38** は「弱い〜中程度の相関」と解釈されるため、関連性があるものの、他の要因も影響している場合の例を挙げることができます。以下は相関係数が0.38程度になるような例です。
### 1. **運動習慣と体重減少**
- 運動習慣と体重減少の関係では、定期的に運動している人が体重を減らす傾向にありますが、**食事や遺伝、代謝**など他の多くの要因も体重減少に影響します。したがって、運動習慣だけを基にした体重減少の相関は0.38程度の「弱い〜中程度の相関」となることが想定されます。
### 2. **勉強時間とテストの成績**
- 勉強時間が増えると、テストの成績が良くなる傾向はありますが、**学習の質、集中力、教科の難易度**など他の要因も大きく影響します。したがって、勉強時間と成績の相関は強くないため、0.38程度になる可能性があります。
### 3. **睡眠時間と職場でのパフォーマンス**
- より多くの睡眠を取ることで、職場でのパフォーマンスは改善する傾向にありますが、**ストレス、職務内容、同僚との関係**などの他の要因もパフォーマンスに影響を与えるため、睡眠時間と職場でのパフォーマンスの相関は0.38程度になることが考えられます。
### 4. **コーヒー消費量と生産性**
- コーヒーを飲むと生産性が向上するという傾向はありますが、**個人の集中力や職務内容、環境**など、他の要因も大きな役割を果たすため、コーヒー消費量と生産性の相関は0.38程度の弱い相関が見られる可能性があります。
これらの例では、相関関係は確かに存在しますが、他の影響要因も大きく関わるため、関係が明確ではなく「弱い〜中程度の相関」となります。