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2つの統計変数の関係を説明する方法として、AssociationとCorrelationがある。アソシエーションとはより広い意味であり、相関は変数間の関係が基本的に線形であるアソシエーションの特殊なケースと見なすことができる。

アソシエーションとは？

統計用語の関連とは、2つの確率変数が統計的に互いに依存するような関係であると定義されています。一般的な関係を指すものであり、具体的な関係については言及されておらず、因果関係である必要性もない。

2つの変数間の関連性を確立するために、多くの統計的手法が用いられてきた。ピアソンの相関係数、優劣比、距離相関、グッドマンとクラスカルのラムダ、スピアマンのρ（ρ）などがその例である。

レリバンスとは？

相関は、2つの変数の関係の強さを示す指標である。相関係数は、ある変数の変化を、別の変数の変化に基づいて定量化したものである。統計学において、相関は、2つの変数の統計的関係を表す相関の概念に関係します

ピアソン相関係数または相関のみの係数rは-1～1（-1≦r≦+1）の値である。最もよく使われる相関係数で、変数間の線形関係に対してのみ有効である。r = 0 ならば関係はなく、r ≥ 0 ならば関係は比例し、一方の変数の値は他方の変数とともに増加する。r ≦ 0 の場合、反比例の関係にあり、一方の変数が増加すると他方の変数が減少する。

線形性の条件から、相関係数rも変数間の線形関係を確立するために用いることができる。

スピアマンの順位相関係数とケンドラルの順位相関係数は、直線性の要因を除いた関係の強さを測定する。ある変数が他の変数によってどの程度増減するかを考えるのである。両方の変数が同時に増加すれば係数の値は正になり、一方の変数が増加し他方の変数が減少すれば係数の値は負になる。

順位相関係数は、関係の種類を判断するために使われるだけで、ピアソンの相関係数のように詳しく研究されることはない。また、計算量を減らし、対象分布の非正規性から結果をより独立させるために使用される。

アソシエーションとコネクションの違いは何ですか？

-相関は2つの確率変数の間の一般的な関係を指し、相関は確率変数間の多かれ少なかれ線形関係を指す。

-関連性は概念であるが、関連性は関連性の尺度であり、関連性の大きさを測定するための数学的ツールを提供する。

-ピアソン積モーメント相関係数は、線形関係の存在を立証し、関係の性質（比例か反比例か）を決定する。