相関係数ツール（グラフ付き）
説明
「身長と体重の相関に違いはある？」
そんな2つの関係を調べるツールです
相関係数を計算するだけでなく、
その関係性を目で見てチェックするための2種類のグラフ機能を搭載しました。
このツールの特徴
Excelファイルを開き、緑色のマスにデータを入力するだけ。数値を入力すると相関係数とグラフが自動で計算されます。
1. 散布図（基本のチェック！）
相関係数を見る上で、基本となるグラフです。 「データがちゃんと直線関係になっているか？」「外れ値（ポツンと離れた点）はないか？」などを一目で確認できます。
2. バブルチャート（データの密集度チェック）
散布図では「点が重なりデータが隠れてしまう」ことがあります。
例えば、同じ身長・同じ体重の人が複数いた場合、その人たちのバブルが太くなります。
このグラフで 「あ、このあたり（身長170cm, 体重65kg）にデータが密集しているな」 というのが、バブルの太さ（濃さ）で直感的にわかります！
相関係数を使う前に！ 3つの落とし穴にご注意を
1. 「相関あり」＝「原因」じゃない！（超重要！）
例えば、「かき氷の売上」と「プールで溺れる事故の件数」には、強い正の相関（相関係数=0.8とか）が出たとします。
**ダメな解釈**: 「かき氷が売れると水難事故が増える！」
**本当の理由**: 「気温が高い」という共通原因。
身長が高い人ほど体重が重いのは、すぐに相関ありそうと考えがちですが、相関係数だけでは原因は何かは言えません。
相関係数が教えてくれるのは、「片方が増えると、もう片方も増える（減る）傾向がある」ということだけです。
2. 「外れ値」にめちゃくちゃ弱い！
相関係数は「1個だけポツンと離れたデータ（外れ値）」に、ものすごく引っ張られます。
全然関係ない（相関0に近い）のに、たった1個の外れ値で、「強い相関がある（相関係数=0.7とか）」ように計算されてしまうんです。
散布図で変な場所に点がポツンとないか、必ずチェックしてくださいね。
3. 「まっすぐな関係（直線）」しか見ていない！
ツールで計算している相関係数は、データが「右肩上がり」か「右肩下がり」というまっすぐな関係（線形関係）の強さしか測れません。
例えば、薬の投与量と効果の関係で、
「薬が少ないと効かない、多くて効かない、真ん中あたりが一番効く」
みたいな「U字型」の関係があったとします。
これは明らかに「関係がある」のに、相関係数を計算すると「相関なし（相関係数=0に近い）」という結果が出ます。
これも、散布図をかいて目で見てみないと気づけない落とし穴です！
＜ダウンロード：Excelファイル＞