スピアマンの相関係数：定義、式、および例を使用した計算
Reading Time: 2 minutes read スピアマンの相関係数：定義 スピアマンの順位相関係数は、順位相関のノンパラメトリック尺度です（2つの変数間の順位の統計的依存性）。 チャールズ・スピアマンにちなんで名付けられ、ギリシャ文字の「ρ」 （ロー）で表されることが多く、主にデータ分析に使用されます。 これは、2つのランク付けされた変数間の関連の強さと方向を測定します。 ただし、スピアマンの相関係数について説明する前に、まずピアソンの相関を理解することが重要です。 ピアソン相関は、ペアのデータ間の線形関係の強さの統計的尺度です。 ランキング変数の計算と有意性テストでは、次のデータの仮定が当てはまる必要があります。 間隔または比率レベル 線形関係 二変量分散 データが上記の仮定を満たさない場合は、スピアマンの係数が必要になります。 スピアマンの相関係数を理解するには、単調関数とは何かを知る必要があります。 単調関数は、独立変数の増加であるため、減少しないか、増加しない関数です。 単調関数は、以下の画像を使用して説明できます。 この画像は、単調関数の3つの概念を説明しています。 単調に増加する：「x」変数が増加し、「y」変数が減少しない場合。 単調に減少する：「x」変数は増加するが、「y」変数は決して増加しない場合 単調ではない：「x」変数が増加し、「y」変数が増加する場合と減少する場合があります。 単調な関係は、ピアソンの係数で使用される線形の関係と比較すると、制限が少なくなります。 […]
