気になる女性に冷たい態度をとる男性心理を専門家が解説
恋愛中、一番気になるのは相手の気持ちですよね。でも、ときには好きな人からの反応が思わしくないことも……。 もしかして あの冷たい態度は私に興味がないから? それとも単なる「照れ隠し」? 男性が照れ隠しをするとき、どんな態度をとるのか、その裏にはどんな心理が働いているのか、男女の心理のちがいに詳しい、心理コーディネーターの織田隼人さんに聞きました。 ■恋愛中に、男性の態度に「照れ隠し」を感じたことがある? 好きな男性の行動がなんだかおかしい。自分のうぬぼれかもしれないけれど、あれは もしかして 「照れ隠し」? そんなことを感じたことがある女性はどのくらいいるのか調べてみました。 ◇好きな相手が「照れ隠し」をしていると感じたことがある女性は約6割 Q. あなたは、好きな男性が「照れ隠し」をしていると感じたことはありますか? ・ある……57. 好きな人が冷たくなったり優しくなったり！態度がコロコロ変わる男性心理とは？ | 片思い成就の神様. 6% ・なし……42. 4% 約6割の女性は、好きな相手が照れ隠しをしていると感じたことがあるという結果に。その理由を具体的に紹介します。 ◇好きな男性が「照れ隠し」をしていると感じた理由は? ・「 ツンデレ な対応。うれしいのに強がってみたり」(26歳/機械・精密機器/技術職) ・「2人きりでいるときに、そっぽを向きながら無言で手を差し出してきた」(28歳/建設・土木/事務系専門職) ・「彼氏に対して『~そういうところが好き、 ありがとう 』と伝えたら、『え、そう?』と言いながら照れていた」(27歳/医療・福祉/秘書・ アシスタント 職) ・「褒めたときに、顔がにやけつつも冷静を装った回答をするときがある」(30歳/その他/販売職・ サービス 系) ・「褒めたら急にそわそわして、そんなことない、たいしたことないとやたら饒舌で かわいい 」(27歳/医療・福祉/販売職・ サービス 系) ・「 愛してる などの言葉を、適当な歌にしながら言ったりなど、素直に言うのは恥ずかしいようでした」(27歳/ マスコミ ・広告/営業職) ・「褒めたときに目を合わせないで、どこかを向いてしゃべる」(29歳/情報・IT/事務系専門職) 男性を褒めた場合に、女性は照れ隠ししていると感じることが多いようですね。 クール だったり、そっけない態度をとる男性を見て、そう感じるようです。 ■「照れ隠し」に男性がとる態度とその理由 では、実際に男性が照れ隠しでとる態度にはどんなものがあるのでしょうか?
男性が多くの人の前で冷たく振舞うからと言って、その女性のことを嫌いだとは限らず、むしろその女性に気があるからこそ冷たく振舞ってしまう男性がいることがありそうですね。 男性心理の裏を上手く読み解いて理解していくと良いでしょう。
Correlation and Dependence. Imperial College Press. ISBN 1-86094-264-4. MR 1835042 Hedges, Larry V. ; Olkin, Ingram (1985). Statistical Methods for Meta-Analysis. Academic Press. 相関係数の求め方 エクセル. ISBN 0-12-336380-2. MR 0798597 伏見康治 『 確率論及統計論 』 河出書房 、1942年。 ISBN 9784874720127 。 日本数学会 『数学辞典』 岩波書店 、2007年。 ISBN 9784000803090 。 JIS Z 8101 -1:1999 統計 − 用語 と 記号 − 第1部: 確率 及び一般統計用語、 日本規格協会 、 関連項目 [ 編集] 統計学 回帰分析 コピュラ (統計学) 相関関数 交絡 相関関係と因果関係 、 擬似相関 、 錯誤相関 自己相関 HARKing
8}\]になります。 いかがでしたか? 少しイメージが湧きにくいとは思いますが、共分散の値が大きくなればなるほどデータの散らばりが大きくなっていることが理解できていればOKですよ! 相関係数攻略の鍵:標準偏差 次は、相関係数を求める式の分母で出でくる標準偏差について学習していきましょう。 標準偏差とは「 データのばらつきの大きさを表わす指標 」です。 あれ?と思った人はいませんか?共分散と変わらないじゃないかと思いませんでしたか?
05\) より小さい時に「有意な相関がある」と言います。 ②外れ値に弱い 「共分散」を「2つの標準偏差の積」で割った値で求められる相関係数は、データが 正規分布 を始めとした 特定の分布に従うことを前提 としています。 裏を返せば、こういった分布に従わず 「外れ値」が出てくるようなデータから求めた相関係数 は、「外れ値」の影響を大きく受けてしまい、 正確な測定ができなくなってしまう という弱点があるんです。 「外れ値」が出てくるようなデータでは、ノンパラメトリック法(スピアマンの順位相関係数など)を利用したほうが良いでしょう。 ③相関関係があるからといって因果関係があるとは限らない 相関係数についてよくある誤解が、 相関関係と因果関係の混同 です。 例えば、生徒数 \(n=200\) のデータから算出された「身長と100マス計算テストの点数の相関係数」が \(r=0. 57\) だったとしましょう。 この場合 「身長が高い生徒ほどテストの点数が高い傾向がある(正の相関がある)」 ということになりますが、だからと言って「身長が高いからテストの点数が良くなった(因果関係がある)」とは考えにくいですよね。 このケースでは「高学年の生徒だから身長が高い」という因果関係と「高学年の生徒だから100マス計算テストの点数が良い」という因果関係によって「身長とテストの点数の間に正の相関ができた」と考えるのが妥当です。 このように、 「\(x\) と \(y\) の間に相関関係があったとしても \(x\) と \(y\) の間に因果関係があるとは限らない(第三の要素 \(z\) が原因となっている可能性がある)」 ということを覚えておいてください。 Tooda Yuuto 相関関係と因果関係の違いについては「 相関関係と因果関係の違い 」の記事でさらにくわしく解説しているので、参考にしてみてください!