통계 / 관계
상관관계 계산기 (Pearson 및 Spearman)
두 변수가 얼마나 밀접하게 함께 변하는지 측정합니다. Pearson 상관계수 r과 Spearman 순위 상관계수 ρ, 각각의 p값과 r², 데이터 쌍의 산점표를 제공합니다.
상관관계 계산기 (Pearson 및 Spearman): Pearson의 r은 X와 Y의 공분산을 두 표준편차의 곱으로 나눈 값이며, −1(완벽한 하락 직선)부터 +1(완벽한 상승 직선)까지입니다. Spearman의 ρ은 순위에 적용한 Pearson의 r이며, 동률에는 평균 순위를 부여합니다. 각 p값은 t = r√((n − 2) ÷ (1 − r²))를 사용해 실제 상관관계가 0인지 검정합니다. 결과는 SciPy와 일치합니다. 서버에 파일을 전혀 업로드하지 않고 브라우저에서 100% 로컬로 실행됩니다.
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Pearson's r은 점들이 직선에 얼마나 가깝게 놓이는지를 −1에서 +1 사이의 값으로 나타냅니다. Spearman's ρ는 순위에 대해 같은 방식으로 측정하므로, 꾸준히 증가하거나 감소하는 관계를 포착하고 이상치의 영향을 덜 받습니다. p값은 t 분포를 사용해 상관관계가 0인지 검정합니다. 상관관계가 아무리 강해도 한 요인이 다른 요인의 원인이라는 뜻은 아닙니다.
계산 예시
키가 160, 165, 170, 175, 180, 185 cm이고 몸무게가 55, 60, 65, 72, 78, 85 kg이면 r = 0.998입니다. 이는 이 작은 표본에서 거의 완벽한 직선 관계를 나타냅니다.
직선을 직접 적합하고 한 변수로 다른 변수를 예측하려면 선형 회귀 계산기를 사용하십시오.
그래프 확인
매우 다른 데이터도 같은 r을 가질 수 있습니다. 곡선, 하나의 이상치를 포함한 군집, 깔끔한 직선이 모두 r = 0.8을 만들 수 있습니다. 수치를 신뢰하기 전에 항상 산점도를 확인하십시오.
다른 곳에서 얻은 통계량의 p값을 확인하려면 p값 계산기에서 t, z, χ² 또는 F를 변환할 수 있습니다.
사용 방법
- X값과 Y값을 같은 순서로 붙여넣습니다.
- Pearson의 r, Spearman의 ρ, 각 p값과 r²을 확인합니다.
- 산점표에서 이상치나 곡선 패턴을 확인합니다.
개인정보 보호 및 제한사항
데이터는 브라우저에 남습니다. 업로드하지 않습니다.
관련 도구
자주 묻는 질문
Pearson과 Spearman 중 어느 것을 사용해야 하나요?
측정값 사이의 직선 관계에는 Pearson을 사용하고, 순위, 꾸준히 상승하거나 하락하는 곡선 관계 또는 이상치가 있는 데이터에는 Spearman을 사용합니다.
상관관계가 0.5이면 얼마나 강한가요?
일반적으로 중간에서 강한 상관관계로 봅니다. r² = 0.25이므로 한 변수의 변동 중 4분의 1이 다른 변수와 공유됩니다. 명칭은 분야에 따라 달라집니다.
상관관계는 인과관계를 의미하나요?
아니요. 두 변수 모두 제3의 요인에 영향을 받을 수 있고, 관계의 방향이 반대일 수도 있습니다. 상관관계는 연관성만 보여 줍니다.
무료 도구 · 브라우저에서회 실행 · 계정 불필요