2つのデータの関連性を調べたいとき、相関係数だけでは見えない情報があります。データの「動きの大きさ」まで含めた関連性を数値にしたい場面です。

そんなときに使えるのが COVAR関数 です。基本の書き方から共分散の読み取り方、相関係数との違い、実務での活用例まで解説します。

COVAR関数とは？2つのデータの共分散を求める関数

COVAR関数（読み方: コバリアンス関数）は、2つのデータセットの共分散を返す統計関数です。「COVAR」は「Covariance（共分散）」の略になります。

共分散とは、2つのデータがどの方向にどれくらい一緒に動くかを表す指標です。

• 正の値: 一方が増えるともう一方も増える傾向（同じ方向に動く）
• 負の値: 一方が増えるともう一方は減る傾向（逆方向に動く）
• 0に近い: 2つのデータに関連性がほぼない

身近な例でいうと、「気温が上がるとアイスの売上も上がる」なら正の共分散です。逆に「気温が上がると鍋の売上は下がる」なら負の共分散になります。

COVAR関数にできることをまとめると、次のとおりです。

• 2つのデータ間の共分散を数値で求める
• データが同じ方向に動くか逆方向に動くかを判定する
• 複数の要因を比較して、動きの大きさごとに影響度を評価する
• CORREL関数やSTDEV関数と組み合わせてデータ分析の幅を広げる

NOTE

COVAR関数はGoogleスプレッドシートの全バージョンで使えます。ExcelのCOVARIANCE.P関数と同じ計算を行います。

COVAR関数の書き方（構文と引数）

基本構文

=COVAR(データ_y, データ_x)

カッコの中に、共分散を調べたい2つのデータ範囲を指定します。

引数の説明

引数はたった2つだけなのでシンプルですよね。注意点として、データ_yとデータ_xのデータ数は同じにする必要があります。データ数が異なると #N/A エラーが出ます。

TIP

範囲内の文字列・TRUE/FALSE・空白セルは自動的に無視されます。ただし、一方が数値で他方が空白というペアがあると、そのペアごと計算から除外されます。

COVAR関数の基本的な使い方

実際にCOVAR関数を使ってみましょう。

あるお店で6か月分の「広告費」と「売上」を記録したとします。

共分散を求める

=COVAR(C2:C7, B2:B7)

結果は約 1,341.67 になります。正の値なので、広告費と売上は同じ方向に動くことがわかりますね。

共分散の符号の読み取り方

COVAR関数の結果は相関係数のように-1〜1の範囲に収まりません。データのスケール（単位や大きさ）によって値が変わります。

そのため、共分散では符号（正か負か）で関連の方向を判断します。

WARNING

共分散の値そのものの大小で「関連が強い・弱い」と判断するのは危険です。共分散はデータの単位に依存するため、異なるデータセット間で比較できません。強弱を比較したいときはCORREL関数で相関係数を求めてください。

共分散と相関係数の違い

「共分散と相関係数って何が違うの？」と思った方もいるかもしれません。ここで整理しておきましょう。

実は、相関係数は共分散を標準偏差で割って正規化したものです。COVAR関数とCORREL関数は次の関係式で結ばれています。

CORREL(y, x) = COVAR(y, x) / (STDEVP(y) * STDEVP(x))

「方向だけ知りたい」ならCOVAR関数、「強さまで比較したい」ならCORREL関数を使い分けましょう。

COVAR関数の実践的な使い方・応用例

複数商品の売上関連を比較する

複数の商品を扱っている場合、「商品Aと商品Bの売上は連動しているか？」を確認できます。

商品A（D列）・商品B（E列）・商品C（F列）の月次売上データがあるとして、共分散を比べてみましょう。

=COVAR(D2:D13, E2:E13)   → 商品AとBの共分散
=COVAR(D2:D13, F2:F13)   → 商品AとCの共分散

両方とも正なら「Aが売れるとBもCも売れる傾向」です。片方が負なら「Aが売れるとそちらは売れなくなる傾向」と読み取れます。

ただし、値の大小で「BよりCの方が関連が強い」とは判断できません。強さの比較にはCORREL関数を使ってくださいね。

ポートフォリオのリスク分析に使う

投資の世界では、共分散はポートフォリオ理論の核となる指標です。2つの資産の共分散がわかれば、組み合わせたときのリスクを計算できます。

たとえば、株式A（G列）と株式B（H列）の月次リターン（収益率）が12か月分あるとします。

=COVAR(G2:G13, H2:H13)

結果が負の共分散なら、AとBは逆方向に動く傾向があります。AとBを組み合わせれば、ポートフォリオ全体のリスクを下げられる可能性がありますよ。

TIP

ポートフォリオの分散を計算する公式には共分散が含まれています。2資産の場合: wA^2 VarA + wB^2 VarB + 2 wA wB * COVAR(A, B) です。個々の資産のリスク（分散）はVAR関数で求められます。

STDEVP関数と組み合わせて相関係数を手動計算する

COVAR関数の結果を使って、相関係数を自分で計算することもできます。結果がCORREL関数と一致するか確かめてみましょう。

=COVAR(C2:C7, B2:B7) / (STDEVP(C2:C7) * STDEVP(B2:B7))

この式は =CORREL(C2:C7, B2:B7) と同じ結果を返します。共分散・標準偏差・相関係数のつながりが実感できますよね。

よくあるエラーと対処法

#N/Aエラー

COVAR関数で最もよく見るエラーです。

たとえば =COVAR(B2:B13, C2:C10) のように行数がずれていると発生します。データ範囲を確認してください。

#DIV/0!エラー

以下の原因が考えられます。

範囲内に数値が含まれていない場合、計算に使えるデータがゼロになるため発生します。

#VALUE!エラー

引数に文字列を直接入力すると発生します。

=COVAR("100", "200")   → #VALUE!エラー
=COVAR(A1:A5, B1:B5)   → 正常に計算される

セル範囲内に文字列がある場合は自動で無視されます。引数として直接文字列を渡した場合にのみ発生するエラーです。

TIP

期待した結果にならないときは、セル範囲に空白や文字列が混ざっていないか確認してください。COVAR関数は対応するペアが両方とも数値のデータだけを使います。

CORREL関数との違い・関連する統計関数

CORREL関数との使い分け

共分散と相関係数は密接に関連していますが、使いどころが異なります。

迷ったら、まずCORREL関数で相関の強さを確認するのがおすすめです。共分散が必要になるのは、ポートフォリオ分析など数学的な計算に値を使うケースが多いですよ。

関連する統計関数の一覧

まとめ

COVAR関数は、2つのデータセットの共分散を返す関数です。

この記事のポイント

• 構文は =COVAR(データ_y, データ_x) で、2つのデータ範囲を指定するだけ
• 共分散の符号（正・負・ゼロ付近）で2つのデータの関連の方向がわかる
• 値の大小はデータのスケールに依存するため、異なるデータ間の比較にはCORREL関数を使う
• 相関係数 = 共分散 / (標準偏差 x 標準偏差) という関係がある
• ポートフォリオのリスク分析など、数学的な計算で共分散の値が必要になる場面で活躍する

次のステップ：関連する統計関数

COVAR関数の使い方がわかったら、以下の関数もあわせて覚えてみてください。データ分析の幅が広がりますよ。

• CORREL関数 — 相関の強さを-1〜1で測る
• PEARSON関数 — CORREL関数と同じ相関係数を返す
• VAR関数 — データの分散（ばらつき）を求める
• STDEV関数 — 標準偏差を求める
• AVERAGE関数 — 平均値を求める基本関数

平均値だけでは、データが同じ方向に動いているのか逆方向なのかが見えません。母集団全体の関係性を正確に把握するには、共分散という指標が必要です。

そんなときに使うのがExcelの COVARIANCE.P関数 です。この記事では基本の書き方から実務での活用例まで解説します。COVARIANCE.S関数（標本共分散）との違いや、CORREL関数との使い分けもあわせて整理しました。

COVARIANCE.P関数とは？

COVARIANCE.P関数は、2つのデータセットの 母共分散（ぼ きょうぶんさん） を求める関数です。読み方は「コバリアンス ピー」です。

共分散とは

共分散は、2つのデータが「一緒に動く傾向があるかどうか」を数値にしたものです。

• 正の値 → 一方が増えると、もう一方も増える傾向（例: 広告費と売上）
• 負の値 → 一方が増えると、もう一方は減る傾向（例: 気温とホットドリンク売上）
• 0に近い → 2つのデータに目立った関係がない

「母集団」の共分散とは

COVARIANCE.P関数の末尾の「P」は Population（母集団） を意味します。手元のデータが「対象のすべて」であるときに使う関数です。

計算式ではデータの偏差積の合計をデータ数 n でそのまま割ります。一部のサンプルから全体を推定する場合は、n-1で割って補正するCOVARIANCE.S関数を使います。

「このデータは全数か、サンプルか」で使い分けてください。

COVARIANCE.P関数の基本的な書き方

基本構文

=COVARIANCE.P(配列1, 配列2)

引数の説明

引数はどちらも必須です。2つの範囲に含まれるデータの個数は同じにしてください。個数が違うと#N/Aエラーになります。

空白セルや文字列、論理値（TRUE/FALSE）が含まれている場合は自動で無視されます。数値の0は計算対象になります。

NOTE

COVARIANCE.P関数はExcel 2010以降で使えます。Excel 2007以前を使っている場合は互換性関数のCOVAR関数を使ってください。計算結果は同じです。

COVARIANCE.P関数の使い方（実践例）

サンプルデータ

ある会社の全5店舗について、広告費と売上のデータがすべて揃っているとします。全店舗分なので「母集団」です。

A2:A6に広告費、B2:B6に売上が入っているとします。

=COVARIANCE.P(A2:A6, B2:B6)

結果は 400 という正の値が返ります。正の値なので「広告費が多い店舗ほど売上も高い傾向がある」と読み取れますね。

NOTE

同じデータでCOVARIANCE.S関数を使うと500になります。COVARIANCE.Sのほうが値が大きいのは、n-1で割る補正が入っているためです。

結果の読み取り方

共分散の結果はデータの単位に依存します。今回は「万円 x 万円」の単位です。そのため、数値の大小だけで関係の強さを比べることは難しいです。

「正か負か」で方向性を確認するのが基本的な使い方です。関係の強さまで知りたい場合はCORREL関数を使うと便利ですよ。相関係数に変換すれば、-1から1の範囲で統一的に比較できます。

COVARIANCE.P関数の実務活用

活用例1: 全社員の残業時間とミス件数の関係を調べる

全社員20名の月間残業時間とミス件数のデータが揃っているケースです。全社員分なのでCOVARIANCE.Pが適切です。

=COVARIANCE.P(A2:A21, B2:B21)

結果が正なら「残業が多い社員ほどミスも多い傾向がある」と読めます。業務改善やリソース配分の根拠として活用できますよ。

活用例2: CORREL関数と組み合わせて関係の強さも確認する

共分散で方向性を確認したら、CORREL関数で強さも数値化しましょう。

=COVARIANCE.P(A2:A6, B2:B6)  → 方向性（正/負）を確認
=CORREL(A2:A6, B2:B6)        → 強さ（-1〜1）を確認

共分散で「正の関係がある」と分かり、相関係数が0.9なら「かなり強く連動している」と判断できます。

活用例3: 手計算で母共分散を検算する

COVARIANCE.P関数の結果を手計算で確かめたい場合は、次の数式で同じ結果を再現できます。

=SUMPRODUCT((A2:A6-AVERAGE(A2:A6))*(B2:B6-AVERAGE(B2:B6)))/COUNT(A2:A6)

「各データから平均を引いた値同士を掛け、合計をデータ数で割る」という流れです。COVARIANCE.P関数を使えばこの計算を1つの関数で完了できるわけですね。

COVARIANCE.SやCORRELとの違い・使い分け

共分散関数の比較表

使い分けの判断基準

迷ったときは以下のフローで判断してみてください。

1. 全データが手元にある？ → Yes: COVARIANCE.P / No: COVARIANCE.S
2. 関係の強さも知りたい？ → CORREL関数を併用

全社員の評価データや全店舗の売上データなど、母集団すべてが揃っているならCOVARIANCE.Pを使いましょう。アンケート調査や一部店舗のサンプルデータを分析するならCOVARIANCE.S関数が統計的に適切です。

CORREL関数との違い

CORREL関数は共分散を標準偏差で割って -1〜1に正規化 した相関係数を返します。共分散は単位に依存しますが、相関係数は単位に依存しません。

• 共分散（COVARIANCE.P）: 2つのデータが同方向か逆方向かを判定
• 相関係数（CORREL）: 関係の「強さ」まで数値化

「方向だけ知りたい」ならCOVARIANCE.P、「強さも知りたい」ならCORRELを使うと覚えておくとよいですよ。

よくあるエラーと対処法

エラー一覧

NOTE

COVARIANCE.S関数は#DIV/0!の発生条件が「1個以下」ですが、COVARIANCE.Pは「0個」の場合にエラーになります。nで割るかn-1で割るかの違いによるものです。

結果が0になるケース

2つのデータに関連性がまったくない場合、共分散は0に近い値になります。また、片方のデータがすべて同じ値だと計算上0になります。0はエラーではなく「関係がない」という正しい結果です。

文字列や空白が含まれるとき

COVARIANCE.P関数は文字列・論理値・空白セルを自動で無視します。ただし、片方の配列で無視されたセルに対応するもう片方の値も除外されます。想定外のデータ数ずれが起きていないか確認しましょう。

まとめ

この記事では、COVARIANCE.P関数の使い方を解説しました。

• COVARIANCE.P関数は母集団全体の 母共分散 を求める関数
• 結果が正なら同方向、負なら逆方向の関係がある
• COVARIANCE.Pは母共分散（全数データ用）、COVARIANCE.Sは標本共分散（サンプル用）
• 関係の強さを知りたいときはCORREL関数を併用する

関連記事

• COVARIANCE.S関数の使い方
• COVAR関数の使い方
• CORREL関数の使い方
• PEARSON関数の使い方
• VAR.P関数の使い方
• STDEV.P関数の使い方

平均値だけでは、データが同じ方向に動いているのか逆方向なのかが見えません。標本データの関係性を数値で把握するには、共分散という指標が必要です。

そんなときに使うのがExcelの COVARIANCE.S関数 です。この記事では基本の書き方から実務での活用例まで解説します。COVARIANCE.P関数（母共分散）との違いや、CORREL関数との使い分けもあわせて整理しました。

COVARIANCE.S関数とは？

COVARIANCE.S関数は、2つのデータセットの 標本共分散（ひょうほん きょうぶんさん） を求める関数です。読み方は「コバリアンス エス」です。

共分散とは

共分散は、2つのデータが「一緒に動く傾向があるかどうか」を数値にしたものです。

• 正の値 → 一方が増えると、もう一方も増える傾向（例: 広告費と売上）
• 負の値 → 一方が増えると、もう一方は減る傾向（例: 気温とホットドリンク売上）
• 0に近い → 2つのデータに目立った関係がない

「標本」の共分散とは

COVARIANCE.S関数の末尾の「S」は Sample（標本） を意味します。全数調査ではなく、一部のサンプルから全体の傾向を推定するための関数です。

計算式では合計をデータ数そのもの（n）ではなく n-1 で割ります。統計学ではこの補正によって偏りの少ない推定値（不偏推定量）が得られるとされています。

全データが手元にある場合は COVARIANCE.P関数 を使います。「このデータはサンプルか、全数か」で使い分けてください。

COVARIANCE.S関数の基本的な書き方

基本構文

=COVARIANCE.S(配列1, 配列2)

引数の説明

引数はどちらも必須です。2つの範囲に含まれるデータの個数は同じにしてください。個数が違うと#N/Aエラーになります。

空白セルや文字列、論理値（TRUE/FALSE）が含まれている場合は無視されます。数値の0は計算対象になります。

COVARIANCE.S関数の使い方（実践例）

サンプルデータ

ある店舗で6か月分のサンプルとして、広告費と売上のデータを集めたとします。

A2:A7に広告費、B2:B7に売上が入っているとします。

=COVARIANCE.S(A2:A7, B2:B7)

結果は 約171.33 という正の値が返ります。正の値なので「広告費が増えると売上も増える傾向がある」と読み取れますね。

NOTE

同じデータで COVARIANCE.P関数 を使うと約142.78になります。COVARIANCE.Sのほうが値が大きいのは、n-1で割る補正が入っているためです。

結果の読み取り方

共分散の結果はデータの単位に依存します。今回は「万円 x 万円」の単位です。そのため、数値の大小だけで関係の強さを比べることは難しいです。

「正か負か」で方向性を確認するのが基本的な使い方です。関係の強さまで知りたい場合は CORREL関数 を使うと便利ですよ。相関係数に変換すれば、-1から1の範囲で統一的に比較できます。

COVARIANCE.S関数の実務活用

活用例1: 気温と来客数の関係を調べる

飲食店で「気温が上がると来客数は増えるか？」を調べたいケースです。手元に1週間分のサンプルデータがあるとします。

=COVARIANCE.S(A2:A7, B2:B7)

結果が正の値なら、気温が高いほど来客が増える傾向です。メニュー構成や仕入れ計画の参考になります。

活用例2: CORREL関数と組み合わせて関係の強さも確認する

共分散で方向性を確認したら、CORREL関数で強さも数値化しましょう。

=COVARIANCE.S(A2:A7, B2:B7)  → 方向性（正/負）を確認
=CORREL(A2:A7, B2:B7)        → 強さ（-1〜1）を確認

共分散で「正の関係がある」と分かり、相関係数が0.9なら「かなり強く連動している」と判断できます。

COVARIANCE.PやCORRELとの違い・使い分け

共分散関数の比較表

使い分けの判断基準

迷ったときは以下のフローで判断してみてください。

1. 全データが手元にある？ → Yes: COVARIANCE.P / No: COVARIANCE.S
2. 関係の強さも知りたい？ → CORREL関数を併用

アンケート調査や一部店舗のサンプルデータを分析するなら、COVARIANCE.Sを選ぶのが統計的に適切です。社員全員のデータなど、母集団すべてが揃っているならCOVARIANCE.Pを使いましょう。

CORREL関数との違い

CORREL関数は共分散を標準偏差で割って -1〜1に正規化 した相関係数を返します。共分散は単位に依存しますが、相関係数は単位に依存しません。

• 共分散（COVARIANCE.S）: 2つのデータが同方向か逆方向かを判定
• 相関係数（CORREL）: 関係の「強さ」まで数値化

「方向だけ知りたい」ならCOVARIANCE.S、「強さも知りたい」ならCORRELを使うと覚えておくとよいですよ。

よくあるエラーと対処法

エラー一覧

結果が0になるケース

2つのデータに関連性がまったくない場合、共分散は0に近い値になります。また、片方のデータがすべて同じ値だと計算上0になります。0はエラーではなく「関係がない」という正しい結果です。

文字列や空白が含まれるとき

COVARIANCE.S関数は文字列・論理値・空白セルを自動で無視します。ただし、片方の配列で無視されたセルに対応するもう片方の値も除外されます。想定外のデータ数ずれが起きていないか確認しましょう。

まとめ

この記事では、COVARIANCE.S関数の使い方を解説しました。

• COVARIANCE.S関数はサンプルデータから 標本共分散 を求める関数
• 結果が正なら同方向、負なら逆方向の関係がある
• COVARIANCE.Pは母共分散（全数データ用）、COVARIANCE.Sは標本共分散（サンプル用）
• 関係の強さを知りたいときは CORREL関数 を併用する

関連記事

• COVARIANCE.P関数の使い方
• COVAR関数の使い方
• CORREL関数の使い方
• PEARSON関数の使い方
• VAR.S関数の使い方

2つのデータの関係性を数値で確かめたいのに、やり方がわからないと、なんとなくの”勘”で判断するしかなくて不安ですよね。

そんなときに役立つのが COVAR関数 です。この記事では、COVAR関数の使い方を基本から実務での活用例まで、やさしく解説していきます。

ExcelのCOVAR関数とは？

COVAR関数は、2つのデータセットの 共分散（きょうぶんさん） を求める関数です。読み方は「コバリアンス」です。

共分散とは、2つのデータが「一緒に動く傾向があるかどうか」を数値にしたものです。

• 正の値 → 一方が増えると、もう一方も増える傾向（例: 広告費と売上）
• 負の値 → 一方が増えると、もう一方は減る傾向（例: 気温とホットドリンク売上）
• 0に近い → 2つのデータに目立った関係がない

つまり、COVAR関数を使えば「この2つのデータは連動しているのか？」をひと目で判断できるわけですね。

COVAR関数は互換性関数

COVAR関数はExcel 2003以前から使える古い関数です。Excel 2010以降では後継関数が用意されています。具体的には COVARIANCE.P関数 と COVARIANCE.S関数 の2つです。

現在も互換性のために使えますが、新しくシートを作るなら後継関数を使うのがおすすめです。既存のブックでCOVAR関数が入っている場合は、そのまま使い続けても問題ありませんよ。

COVAR関数の書き方（構文と引数）

基本構文

=COVAR(配列1, 配列2)

引数の説明

引数はどちらも必須です。2つの範囲に含まれるデータの個数は同じにしてください。個数が違うと#N/Aエラーになります。

空白セルや文字列が含まれている場合は、そのセルは自動的に無視されます。

COVAR関数の基本的な使い方

実際にサンプルデータで使ってみましょう。

サンプルデータ

たとえば、ある店舗の月別データとして以下の表があるとします。

A2:A7に広告費、B2:B7に売上が入っているとして、数式はこうなります。

=COVAR(A2:A7, B2:B7)

この数式を入力すると、結果は 約143 という正の値が返ります。正の値なので「広告費が増えると売上も増える傾向がある」と読み取れますね。

結果の読み取り方

COVAR関数の結果はデータの単位に依存します。今回は「万円 x 万円」の単位になるため、数値の大小だけで強さを比べるのは少し難しいです。

「正か負か」で方向性を確認するのが基本的な使い方です。関係の強さまで知りたい場合は、後ほど紹介する CORREL関数 を使うと便利ですよ。

COVAR関数の実務での活用例

活用例1: 気温と来客数の関係を調べる

飲食店で「気温が上がると来客数は増えるか？」を確かめたいケースです。

=COVAR(A2:A7, B2:B7)

結果が正の値なら、気温が高いほど来客が増える傾向があるといえます。メニュー構成や仕入れ計画の参考になりますよね。

活用例2: 複数データの関係性を一覧で比較する

「売上と広告費」「売上と気温」「売上と曜日番号」など、複数の組み合わせでCOVAR関数を並べてみましょう。どの要因が売上と最も連動しているかを比較できます。

ただし、単位が異なるデータ同士の共分散は数値の大小を直接比較できません。比較したい場合は CORREL関数 がおすすめです。相関係数に変換すれば、-1から1の範囲で統一的に比較できますよ。

COVARIANCE.P・COVARIANCE.S関数との違い

COVAR関数には2つの後継関数があります。違いを表で整理しておきましょう。

どれを使えばいいの？

使い分けのポイントはシンプルです。

• データが全体（母集団）のとき → COVARIANCE.P関数（またはCOVAR関数）
• データが一部（標本）のとき → COVARIANCE.S関数

たとえば、社員全員のデータならCOVARIANCE.P、アンケートで一部の社員だけ回答したデータならCOVARIANCE.Sを使います。

COVAR関数とCOVARIANCE.P関数は結果が完全に同じです。新しいシートではCOVARIANCE.Pを使っておけば間違いありませんよ。

CORREL関数との使い分け

共分散と似た指標に 相関係数 があります。相関係数を求めるのが CORREL関数 です。

「方向だけ知りたい」ならCOVAR関数で十分です。「どれくらい強く関係しているか」まで知りたいなら、CORREL関数が適しています。

実務では、まずCOVAR関数で方向性を確認し、気になるペアをCORREL関数で深掘りする、という流れがスムーズですよ。

COVAR関数でよくあるエラーと対処法

#N/Aエラー

配列1と配列2のデータ個数が一致していないときに発生します。範囲の行数・列数が同じか確認してみてください。

#DIV/0!エラー

データが1個以下しかない場合に発生します。共分散の計算には最低2つのデータペアが必要です。

結果が0になる

片方のデータがすべて同じ値の場合、共分散は0になります。たとえば広告費が毎月同じなら、変動がないので関係性を測れません。データに変動があるか確認してみてくださいね。

文字列や空白が含まれている場合

文字列や空白セルは計算から自動的に除外されます。意図しないセルが含まれていないか、範囲の指定を見直してみてください。

まとめ

ExcelのCOVAR関数は、2つのデータの共分散を求めて「連動しているかどうか」を判断できる関数です。

ポイントをおさらいしておきましょう。

• COVAR関数は共分散（2つのデータの連動性）を返す
• 正の値なら同じ方向、負の値なら逆方向に動く傾向がある
• COVAR関数は互換性関数。新規作成時は COVARIANCE.P関数 を使うのがおすすめ
• 標本データの場合は COVARIANCE.S関数 を選ぶ
• 関係の「強さ」まで知りたいなら CORREL関数 と組み合わせる

データ分析の第一歩として、ぜひ使ってみてくださいね。