서로 다른 유형의 상관 관계는 무엇입니까?

콘텐츠

• 피어슨 제품 모멘트 상관
• 스피어 맨스 랭크 상관
• 켄달 랭크 상관

변수에서 서로 관련되는 방식을 측정하기 위해 통계에 서로 다른 종류의 상관 관계가 사용됩니다. 예를 들어, 고등학교 학급 순위와 대학 GPA의 두 변수를 사용하면 관찰자는 평균 고등학교 등급 이상의 학생들이 일반적으로 평균 이상의 대학 GPA를 달성한다는 상관 관계를 도출 할 수 있습니다. 상관 관계는 또한 관계의 강도와 변수 간의 상관 관계가 양수인지 음수인지를 측정합니다. 수행되는 상관 유형은 변수가 숫자가 아닌지 또는 온도와 같은 구간 데이터인지에 따라 다릅니다.

피어슨 제품 모멘트 상관

Pearson Product Moment Correlation은 수학적 통계 분야의 설립자 인 Karl Pearson의 이름을 따서 명명되었습니다. 간단한 선형 상관 관계로 간주되며 두 변수 사이의 관계는 상수에 달려 있습니다. 피어슨은 구간 데이터와 함께 상관의 강도를 측정하는 데 사용되며, 방정식에서 문자 r로 표시됩니다. 이 상관 관계는 또한 관계가 긍정적인지 부정인지를 보여줍니다. +1과 -1 사이의 숫자로 표시됩니다. r의 값이 -1.00 또는 +1.00에 가까울수록 상관 관계가 강해집니다. r의 값이 숫자 0에 가까울수록 상관 관계가 약합니다. 예를 들어, r이 -.90 또는 .90과 같으면 -.09 또는 .09보다 더 강한 관계를 나타냅니다.

스피어 맨스 랭크 상관

Spearmans Rank Correlation은 통계 학자 Charles Edward Spearman의 이름을 따서 명명되었습니다. Spearmans 방정식은 더 단순하지만 Pearson 대신 통계에서 종종 사용되지만 덜 결정적입니다. 사회 과학자들은 또한 Spearmans를 사용하여 민족성 또는 성별과 같은 정 성적 데이터와 저지른 범죄 수와 같은 정량적 데이터 사이의 상관 관계를 설명 할 수 있습니다. 상관 관계는 차후에 수용되거나 거부되는 귀무 가설을 사용하여 계산됩니다. 귀무 가설은 일반적으로 답변해야 할 질문으로 구성됩니다. 예를 들어, 저지른 범죄의 수가 남성과 여성에 대해 동일한 지 여부.

켄달 랭크 상관

영국 통계 학자 모리스 켄달 (Maurice Kendall)의 이름을 따서 명명 된 켄달 랭크 상관 (Kendall Rank Correlation)은 두 개의 임의 변수 세트 간의 의존도를 측정합니다. Kendall은 Spearman의 상관 관계가 귀무 가설을 기각 할 때 추가 통계 분석에 사용할 수 있습니다. 한 변수의 값이 감소하고 다른 변수의 값이 증가하면 상관 관계를 얻습니다. 이 상관 관계를 불일치 쌍이라고합니다. 두 변수가 동시에 증가 할 때 상관이 발생할 수 있으며 일치 쌍이라고합니다.