相関と回帰

　医療現場において，患者データの傾向を把握し，診断や予後予測に役立てるためには，変数間の関係性を正しく理解することが不可欠である．本稿では，日常診療や臨床研究で頻繁に用いられる統計手法である「相関係数」や「回帰分析」について，その基本概念と違いを整理し，実務上の留意点を概説する．

　相関は，たとえば年齢と血圧，腫瘍径と転移リスクといった2つの変数間の関連の強さや方向性を示すにとどまるが，回帰分析は一方の変数から他方を予測するための数理モデルを構築する手法として，また，変数間の関係を調整したうえで定量的に評価する手法としても発展している．特に，単なる相関の存在が因果関係を意味するわけではない点，また，回帰モデルの適合度を数値のみで判断することのリスクについても注意が必要である．相関係数や寄与率といった指標の正確な理解と，データ可視化による直感的把握を併用することで，より正確かつ信頼性の高い臨床判断に資することが期待される．