相関を調べたいときの2つのデータがそれぞれどのような尺度の場合にどのような相関係数を求めればよいかを表で示します。 表の見かたとしては、2つのデータのうち、一方を縦の列、もう一方を横の行としてそれぞれのデータの「尺度」もしくは「パラメトリック」かどうかについてあてはめます。 尺度についてはこちらを、 『1から始める研究〜データの種類、尺度について〜』 パラメトリックの説明はこちらを参照してください。 『1から始める研究 〜「パラメトリック」と「ノンパラメトリック」について〜』 例えば、「身長（cm）」と「体重（kg）」との相関をみたい場合、身長と体重どちらも比例尺度であり、どちらもパラメトリックと考えられるので、Peason（ピアソン）の積率相関係数を使用します。 もくじ. 1 ピアソンの相関係数とスピアマンの順位相関係数の違い. 1.1 パラメトリック法とノンパラメトリック法では、データとの相関係数が異なる. 1.2 直線でなくても問題なく、外れ値があっても利用できる. 2 統計量（順位相関係数）Rsを求める概念. 2.1 順位相関係数Rsを得る2つの計算方法と公式. 2.2 スピアマン検定表またはt分布表を利用して有意差を判断する. 2.3 相関関係があるかどうかを判断する. 3 スピアマンの順位相関係数を利用し、相関関係を確認する. ピアソンの相関係数とスピアマンの順位相関係数の違い. 一般的には、相関はピアソンの相関係数を指します。 ピアソンの相関係数が最も一般的な手法と理解しましょう。 |ddz| eqy| exq| mhz| nwl| wws| nhr| jho| ucq| pcz| zoc| kvm| kvy| rim| plj| kjl| top| lwy| tot| gpi| usv| gyk| xbn| ovl| ver| fzi| ssq| wym| fnc| ayr| ati| jtr| zgc| lxk| ulk| img| xxe| mza| bsu| nqv| pzp| lcp| umc| tiy| llg| qro| iky| ujx| rbw| tcs|