사용 방법
- X와 Y 칸에 두 열의 데이터를 같은 순서로 붙여넣으세요.
- 「피어슨 r(선형)」 또는 「스피어만 ρ(순위)」를 선택하세요.
- 상관계수, p값, 신뢰구간을 확인하고 산점도에서 이상치가 없는지 살펴보세요.
옵션 설명
- 피어슨 r
- −1에서 1 사이의 값으로 선형 연관성을 측정해요. p값은 t = r√(n−2)/√(1−r²)로 구하고, 신뢰구간에는 피셔의 z 변환을 사용해요.
- 스피어만 ρ
- 순위끼리의 상관이에요. 서열 자료, 이상치가 있는 자료, 곡선이지만 단조로운 관계에 적합해요.
계산 예시
X = 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8과 Y = 2, 1, 4, 3, 7, 8, 6, 9를 예로 들어 볼게요. n = 8일 때 결과는 다음과 같아요.
| 측정값 | Pearson | Spearman |
|---|---|---|
| 계수 | r = 0.896 | ρ = 0.881 |
| t (자유도 6) | 4.954 | 4.560 |
| p값 | 0.0026 | 0.0039 |
| 95% CI | 0.521 to 0.981 | 0.465 to 0.978 |
Pearson 계수의 제곱은 r² = 0.804예요. 이 표본에서는 Y의 분산 중 약 80%가 X와 선형으로 공유된다는 뜻이에요.
Spearman은 순위에 Pearson을 적용한 것으로, 동점 값에는 평균 순위를 줘요. p값도 같은 t 근사를 쓰므로, 동점이 없는 아주 작은 표본에서는 정확 검정과 약간 다를 수 있어요.
구간은 n이 3보다 커야 구할 수 있어요. Fisher의 z를 이용해요. z = atanh(r), 표준오차는 1 ÷ √(n − 3)이고, tanh로 되돌려요.
자주 묻는 질문
어느 정도면 강한 상관인가요?
대략 |r| ≥ 0.7이면 강함, 0.4~0.7이면 중간, 0.1~0.4이면 약함으로 보지만 분야마다 기준이 달라요.
유의한 상관이 있으면 인과관계가 증명되나요?
아니요. 제3의 요인이 둘 모두에 영향을 주거나 방향이 반대일 수 있어요.
내 데이터가 업로드되나요?
아니요. 계산은 모두 브라우저에서 이루어져요.
개인정보 보호
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