변수가 서로 관련되는 방식을 측정하기 위해 통계에서 다양한 종류의 상관 관계가 사용됩니다. 예를 들어 고등학교 학급 순위와 대학 GPA라는 두 가지 변수를 사용하여 관찰자는 평균 이상의 고등학교 순위를 가진 학생들이 일반적으로 평균 이상의 대학을 이수하는 상관 관계 GPA. 상관 관계는 또한 관계의 강도와 변수 간의 상관 관계가 양수인지 음수인지를 측정합니다. 수행되는 상관 유형은 변수가 숫자가 아닌지 또는 온도와 같은 간격 데이터인지에 따라 다릅니다.
Pearson 제품 순간 상관 관계
Pearson Product Moment Correlation은 수학적 통계 분야의 창립자 인 Karl Pearson의 이름을 따서 명명되었습니다. 이는 단순한 선형 상관 관계로 간주됩니다. 즉, 두 변수 간의 관계는 상수에 따라 달라집니다. Pearson은 간격 데이터와 함께 방정식에서 문자 r로 표시되는 상관의 강도를 측정하는 데 사용됩니다. 이 상관 관계는 또한 관계가 긍정적인지 부정적인지를 보여줍니다. +1과 -1 사이의 숫자로 표시됩니다. r 값이 -1.00 또는 +1.00에 가까울수록 상관 관계가 강해집니다. r의 값이 숫자 0에 가까울수록 상관 관계가 약해집니다. 예를 들어 r이 -.90 또는 .90과 같으면 -.09 또는 .09보다 강한 관계를 나타냅니다.
Spearman의 순위 상관 관계
Spearman 's Rank Correlation은 통계 학자 Charles Edward Spearman의 이름을 따서 명명되었습니다. Spearman의 방정식은 덜 결정적이지만 Pearson 대신 통계에 더 간단하고 자주 사용됩니다. 사회 과학자들은 또한 Spearman을 사용하여 인종 또는 성별과 같은 질적 데이터와 저지른 범죄 수와 같은 정량적 데이터 간의 상관 관계를 설명 할 수 있습니다. 상관 관계는 이후에 수락되거나 거부되는 귀무 가설을 사용하여 계산됩니다. 귀무 가설은 일반적으로 대답 할 질문으로 구성됩니다. 예를 들어, 범행 횟수가 남성과 여성이 동일한 지 여부입니다.
Kendall 순위 상관 관계
영국 통계학자인 Maurice Kendall의 이름을 따서 명명 된 Kendall Rank Correlation은 두 무작위 변수 세트 간의 의존 강도를 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. 일치 쌍이라고하는 두 변수가 동시에 증가하는 경우에도 상관 관계가 발생할 수 있습니다.