統計 / 人間関係
相関係数計算機（PearsonとSpearman）
2つの変数がどの程度一緒に変化するかを測定します。Pearsonの相関係数rとSpearmanの順位相関ρについて、それぞれのp値、r²、データの組み合わせの散布図を表示します。
相関係数計算機（PearsonとSpearman）: Pearsonのrは、XとYの共分散をそれぞれの標準偏差の積で割った値で、−1（完全な右下がりの直線）から+1（完全な右上がりの直線）までの範囲になります。Spearmanのρは順位に対するPearsonのrで、同順位には平均順位を割り当てます。それぞれのp値は、t = r√((n − 2) ÷ (1 − r²))を使って真の相関が0かどうかを検定します。結果はSciPyと一致します。 サーバーへのファイルアップロードは一切なく、100%ブラウザ内でローカル実行します。
- カテゴリ
- 学校・学習ツール
- 実行回数
- ブラウザ内で
- コスト
- 無料 · 登録不要
- 提供状況
- すぐに使えます
完全にブラウザ内で実行します
Pearsonのrは点が直線にどれだけ近いかを−1から+1で測定します。Spearmanのρは順位について同じことを行うため、単調に増加または減少する関係を捉え、外れ値の影響を受けにくい指標です。p値はt分布を使って、相関が0かどうかを検定します。ただし、相関がどれほど強くても、一方が他方の原因であることは示しません。
計算例
身長160、165、170、175、180、185 cm、体重55、60、65、72、78、85 kgのデータでは、r = 0.998となり、この小規模な標本ではほぼ完全な直線関係が見られます。
直線そのものを当てはめて一方の値からもう一方を予測するには、線形回帰計算機を使います。
グラフを確認する
大きく異なるデータでも同じrになることがあります。曲線、1つの外れ値を含む集まり、きれいな直線のいずれも、r = 0.8になる可能性があります。数値を信頼する前に、必ず散布図を確認してください。
別の場所で得た統計量のp値には、p値計算機でt、z、χ²、Fを変換できます。
使い方
- Xの値とYの値を、同じ順序で貼り付けます。
- Pearsonのr、Spearmanのρ、それぞれのp値、r²を確認します。
- 散布図で外れ値や曲線状のパターンを確認します。
プライバシーと制限事項
データはブラウザ内にとどまります。
関連ツール
よくある質問
PearsonとSpearmanのどちらを使えばよいですか？
測定値の間に直線的な関係がある場合はPearsonを使います。順位データ、曲線状でも一貫して増加または減少する関係、または外れ値を含むデータにはSpearmanが適しています。
相関0.5はどの程度強い相関ですか？
一般的には中程度から強い相関とされます。r² = 0.25なので、一方の変動の4分の1が他方と共有されていることを意味します。ただし、呼び方は分野によって異なります。
相関は因果関係を意味しますか？
いいえ。両方が第三の要因に依存している可能性や、因果の向きが逆である可能性があります。相関が示すのは関連性だけです。
無料ツール · ブラウザ内で · アカウント不要