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第19讲 掌握相关性（第1页）

第19讲掌握相关性

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相关性是计算机擅长的范畴。

此外，因AI而成为主流的机器学习，其框架背后也蕴藏着相关性的思路。

今后，能够理解相关性会变得越来越重要。

那么，“相关性”

是什么？应该怎么运用呢？

假如你在人才开发部工作，现在需要考虑今后的研修事宜。

首先，你为了从日前进行的公司内部能力测试结果中，找出逻辑思考能力和沟通能力的相关性，制作了散点图（横轴是逻辑思考能力的分数，纵轴是沟通能力的分数）。

A、B、C、D中的哪一个图可以推断出逻辑思考能力越高，沟通能力就越高呢？A、B、C、D中的哪一个图可以说明逻辑思考能力与沟通能力没什么关系呢？

如果逻辑思考能力与沟通能力有相关性，那么逻辑思考能力提升的话，沟通能力也会提升；反之，逻辑思考能力降低的话，沟通能力也降低。

也就是说，图表会呈现出数据分布朝右方上扬的现象。

数据分布朝右方上扬而且数据比较均衡集中的是图A，图A可以说明逻辑思考能力与沟通能力之间存在相关性。

图B的数据也是朝右方上扬，但与图A相比，数据稍微分散。

而图D整体的数据比较分散，有逻辑思考能力高但是沟通能力低的人，也有沟通能力高但是逻辑思考能力低的人，可以初步认为逻辑思考能力和沟通能力之间没什么关系。

图C与图D相比，也能够看出数据分布稍微朝右方上扬，但趋势与图A、图B相比稍微偏弱。

现在先说明一下相关性。

如果某个要素X发生变化时，另一个要素Y也随着X的变化而发生变化，我们就说这两个要素有相关性。

如果随着X的增加，Y也增加的话，就叫正相关；如果随着X的增加，Y减少的话，就叫负相关。

如果逻辑思考能力与沟通能力有相关性，就意味着会呈现出逻辑思考能力高的人沟通能力也高的趋势。

判断有无相关性的指标叫作相关系数（用R来表示），根据相关系数的不同，可以做出以下的解释（正相关的情况）。

·0.9及以上　有非常强的相关性

·0.7～0.9　有强相关性

·0.5～0.7　有相关性

·0.3～0.5　有弱相关性

·不到0.3

没有相关性

上述图A至图D的散点图的情况是，相关系数分别为0.9、0.7、0.5、0.3，图A有非常强的相关性，图B有强相关性，图C有相关性，图D有弱相关性。

相关系数通过计算软件可以直接计算出来，但是请务必遵循以下2个要点。

1.描绘散点图

2.在此基础上，计算相关系数

1.描绘散点图

请在计算相关系数之前，先描绘散点图。

通过视觉能够获得的信息量是极大的，建议大家通过观察去了解数据的分布趋势。

要确认是“朝右方上扬”

还是“朝右方下降”

，或者“是否不均衡”