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상관 관계는 두 변수 사이의 연관 강도를 측정합니다. 상관 계수 r은 -1에서 +1까지의 값 범위이며 1은 완벽한 상관 관계를 나타냅니다. 실제로는 완벽한 상관 관계가 거의 없습니다. 간단한 실험으로 상관 관계를 테스트 할 수 있습니다. 예를 들어, 여성의 발을 측정하여 발의 인치당 평균 신발 크기가 1 인치 씩 증가하는지 확인할 수 있으며 이는 +1 양의 상관 관계를 나타냅니다. 한 달 동안 점점 더 예방 접종을받는 인구의 10 %마다 독감 사례가 10 % 감소하면 이는 -1 음의 상관 관계입니다.
동등한 측정 값 결정
상관 관계를 측정하는 중요한 단계는 두 변수의 값을 표준화하는 것입니다. 이것은 스케일 차이와 같은 두 변수 사이의 차이를 제거합니다. 다른 예로는 가격으로 측정 된 두 가지 변수가 있는데, 한 변수의 값은 달러로 표시되고 다른 변수는 유로로 표시됩니다.
변수 평균 계산
관심있는 두 변수의 평균을 계산하십시오. 평균은 일련의 관측치에 각 사례의 값을 더하고 합을 관측 된 총 사례 수로 나누어 얻은 산술 평균입니다.
표준 편차 찾기
두 변수의 표준 편차를 구하십시오. 표준 편차는 일련의 점수에서의 분산 측정입니다. 분산을 구하기 위해 각 변수의 사례 수로 나눈 제곱합의 합을 계산하십시오. 분산의 제곱근은 표준 편차입니다.
표준화 된 값 계산
개별 사례의 점수에서 평균을 빼고 결과 값을 표준 편차로 나누어 표준화 된 값을 계산합니다. 표준화 된 값은 표준 편차 단위로 개별 값이 평균의 위 또는 아래로 얼마나 멀리 있는지 알려줍니다.
당신의 수치를 확인
평균값과 표준 편차를 계산하여 표준화 된 값을 올바르게 계산했는지 확인하십시오. 표준화 된 변수의 평균은 0이어야하고 표준 편차는 1이어야합니다.
상관 계수 계산
표준화 된 변수에 대한 상관 계수 r을 계산합니다. 변수 x와 y의 개별 표준화 된 값을 곱하여 곱을 구합니다. 그런 다음 표준화 된 값의 곱의 평균을 계산하고 결과를 해석하십시오. r의 값이 클수록 두 변수 사이의 상관 관계가 더 강해집니다. 상관 계수 0은 상관이 없음을 나타냅니다. IBM SPSS와 같은 통계 소프트웨어 및 Excel과 같은 스프레드 시트 프로그램은 상관 계수를 계산할 수 있지만이를 수동으로 수행하면 이해를 돕습니다.