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2つの変数の間の関係を調べるために、散布図を描いたり、相関係数を求めたりすることがあります。また、両変数の間の関係を直線や曲線を当てはめて表すこともあります。このような分析は相関分析・回帰分析と呼ばれ、昔は手描きや手計算でたいへんでしたが、今では表計算ソフトを用いて簡単に行えるようになりました。しかし、当たり前の結果しか出ない、反対に理屈と合わない結果が出る、あるいは結果を予測に利用してみたが当たらないなどの声を耳にすることがあります。どうしてこのようなことになるのでしょうか。
みなさんが専門にしている分野において、ある現象をモデルで表現しようとしたとき、その現象が適用しようとしているモデルの前提を満たしている必要があるでしょう。統計の分野も同様で、相関分析や回帰分析で得られた結果が適切なものであるためには、それらの分析方法に想定されている前提（モデル）を知り、解析しようとしているデータがその前提を満足しているものであるかどうかを確認しておく必要があります。
本講座では、それらの前提（モデル）を学び、相関分析・回帰分析の結果を適切に利用できるようになるための基本について理解していただきたいと思います。
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