상관 관계는 두 변수 간의 연관 강도를 측정합니다. 상관 계수 r의 값 범위는 -1에서 +1까지이며 1은 완벽한 상관을 나타냅니다. 실생활에서 완벽한 상관 관계는 드뭅니다. 간단한 실험으로 상관 관계를 테스트 할 수 있습니다. 예를 들어 여성의 발을 측정하여 평균 신발 크기가 발 측정 1 인치마다 한 사이즈 씩 올라가는 지 확인할 수 있습니다. 이는 +1 양의 상관 관계를 나타냅니다. 한 달 동안 점점 더 많은 백신을 접종하는 인구의 10 %마다 독감 사례가 10 % 감소한다면 이는 -1 음의 상관 관계입니다.
동등한 측정 값 결정
상관 관계를 측정하는 중요한 단계는 두 변수의 값을 표준화하는 것입니다. 이것은 척도의 차이와 같은 두 변수 간의 차이를 제거합니다. 또 다른 예는 가격으로 측정되는 두 개의 변수로, 한 변수의 값은 달러로, 다른 변수는 유로로 표시됩니다.
변수의 평균 계산
관심있는 두 변수의 평균을 계산합니다. 평균은 일련의 관측치에 각 케이스의 값을 더하고 그 합계를 관측 된 총 케이스 수로 나눈 산술 평균입니다.
표준 편차 찾기
두 변수의 표준 편차를 구합니다. 표준 편차는 점수 집합에서 분산의 척도입니다. 분산을 얻기 위해 차이 제곱의 합을 각 변수의 케이스 수로 나눈 값을 계산합니다. 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 평균보다 얼마나 높거나 낮은지를 알려줍니다.
수치 확인
평균 및 표준 편차를 계산하여 표준화 된 값을 올바르게 계산했는지 확인하십시오. 표준화 된 변수의 평균은 0이고 표준 편차는 1이어야합니다.
상관 계수 계산
표준화 된 변수에 대한 상관 계수 r을 계산합니다. 제품을 얻기 위해 변수 x와 y의 개별 표준화 된 값을 곱하십시오. 그런 다음 표준화 된 값의 곱 평균을 계산하고 결과를 해석합니다. r 값이 높을수록 두 변수 간의 상관 관계가 강해집니다. 상관 계수가 0이면 상관 관계가 없음을 나타냅니다. IBM SPSS와 같은 통계 소프트웨어와 Excel과 같은 스프레드 시트 프로그램은 상관 계수를 계산할 수 있지만 손으로 수행하면 이해를 돕는다.