correlation.

correlationは、二つの量や事象の間にみられる「相関関係」という名詞。

strong correlationは相関の強さ、positive correlationは同じ方向への変化、negative correlationは反対方向への変化を表す。correspondenceは項目同士の一致・対応に焦点があり、数値の共変動を意味するとは限らない。

注意：相関関係があっても、一方が他方を引き起こすとは限らない。因果関係causationとの区別を最優先に覚える。

データの変化が一緒に動く程度や方向を捉える。日常的に「関連」の意味にも使うが、分析文脈では原因の証明と区別する。

相関と因果：correlation / causation

比較のポイント：一緒に変化する観測関係か、原因と結果の関係か

睡眠と仕事の生産性を調べる

違い：相関の確認と因果の立証は異なる段階。

言い換え：調査の内容は学習用の架空設定。実際の睡眠と生産性についての科学的結論を主張しない。

相関と対応：correlation / correspondence

比較のポイント：共変動と項目同士の対応

売上データの比較

違い：correlationは広告・売上の連動、correspondenceは二つの表の内容上の対応。

言い換え：correspondenceの「一致・対応」は相手の名詞の通常カードにない補足語義として区別する。

フランス語corrélation「相互関係」から英語に入り、cor-（ともに）とrelation（関係）の組み合わせとして説明される。

• cor-（ともに）＋relation（関係）から「同じように動くかを見る」と連想。ただし語源だけで統計の厳密な定義を導かない。

correlationは、二つの量や事象の間にみられる「相関関係」という名詞。 相関関係があっても、一方が他方を引き起こすとは限らない。因果関係causationとの区別を最優先に覚える。