두 변수 간의 상관 관계는 한 변수의 변경이 다른 변수의 비례 변경을 유발할 가능성을 설명합니다. 두 변수 사이의 높은 상관 관계는 변수가 공통 원인을 공유하거나 변수 중 하나의 변경이 다른 변수의 변경에 직접 책임이 있음을 나타냅니다. Pearsons r 값은 두 개의 이산 변수 간의 상관 관계를 정량화하는 데 사용됩니다.
다른 변수를 변경 한 것으로 생각되는 변수에 x (독립 변수) 및 다른 변수 y (종속 변수)로 레이블을 지정하십시오.
x와 y에 대한 데이터 포인트가있는 열과 행이 5 개인 테이블을 구성하십시오. 왼쪽에서 오른쪽으로 열 A에서 E까지 레이블을 지정하십시오.
첫 번째 열의 각 (x, y) 데이터 포인트에 대해 다음 값으로 각 행을 채우십시오-열 A의 x 값, 열 B의 x 제곱 값, 열 C의 y 값, 값 D 열에 y를 제곱하고 E 열에 x를 y에 곱한 값
표 맨 아래에 마지막 행을 만들고 각 열의 모든 값의 합계를 해당 셀에 넣습니다.
열 A와 C에서 최종 셀의 곱을 계산합니다.
열 E의 마지막 셀에 데이터 포인트 수를 곱하십시오.
6 단계에서 얻은 값에서 5 단계에서 얻은 값을 빼고 답에 밑줄을 긋습니다.
B 열의 마지막 셀에 데이터 포인트 수를 곱하십시오. 이 값에서 열 A의 최종 셀 값의 제곱을 뺍니다.
D 열의 최종 셀에 데이터 포인트 수를 곱하고 C 열의 최종 셀 값의 제곱을 뺍니다.
8 단계와 9 단계에서 찾은 값을 곱한 다음 결과의 제곱근을 구하십시오.
단계 7에서 얻은 값 (밑줄이 있어야 함)을 단계 10에서 얻은 값으로 나눕니다. 이것은 상관 계수라고도하는 Pearsons r입니다. r이 1에 가까우면 강한 양의 상관 관계가 있습니다. r이 -1에 가까우면 강한 음의 상관 관계가 있습니다. r이 0에 가까우면 상관 관계가 약합니다.