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상관계수 계산

두 변수의 피어슨·스피어만 상관계수, 회귀직선, 유의성 p값을 계산

두 변수가 함께 움직이는 정도를 피어슨 상관계수로 계산하고, 순위 기반의 스피어만 상관계수와 회귀직선, 유의성 p값을 함께 보여 줍니다. 광고비와 매출, 공부 시간과 점수처럼 두 자료의 관계를 볼 때 씁니다.

값 입력

쉼표·띄어쓰기 구분, 3쌍 이상

계산 결과

피어슨 상관계수 r0.8783
결정계수 r²0.7714
방향과 강도 (대략적 기준)양(+)의 상관 · 강도 강함
회귀직선y = 0.7714x + 1.8
p값 (양측, r=0 검정)0.0213
스피어만 순위상관 ρ0.8533
자료 쌍6쌍
참고용 추정치입니다. 실제 신고·납부 전에는 관계 기관이나 전문가에게 확인하세요.

1계산 방법

  • 피어슨 r = Σ(x−x̄)(y−ȳ) ÷ √(Σ(x−x̄)² × Σ(y−ȳ)²)이며 −1에서 1 사이 값입니다.
  • 스피어만 ρ는 값을 순위로 바꾼 뒤(같은 값은 평균 순위) 피어슨 상관계수를 구한 것입니다. 이상치의 영향을 덜 받고, 한 방향으로 늘기만 하면 곡선 관계도 잡아냅니다.
  • p값은 t = r√(n−2)/√(1−r²)이 자유도 n−2인 t분포를 따른다는 성질로 계산합니다. 회귀직선은 최소제곱법으로 구한 y = bx + a입니다.

2결과 읽는 법

  • 강도 표현은 흔히 쓰는 대략적 기준(0.1, 0.3, 0.5, 0.7)입니다. 분야마다 기준이 다르니 참고용으로 보세요.
  • 결정계수 r²는 y의 변동 가운데 x와의 직선 관계로 설명되는 비율입니다. r=0.88이면 약 77%입니다.

3알아두면 좋은 점

  • 상관관계는 인과관계가 아닙니다. 두 변수 모두에 영향을 주는 제3의 요인이 있을 수 있습니다.
  • 산점도를 함께 그려 보세요. 곡선 관계나 이상치 한두 개가 r을 크게 바꿀 수 있습니다.
  • 자료 쌍이 적으면 r이 커도 p값이 클 수 있습니다.

4자주 묻는 질문

엑셀 CORREL과 같은가요?
피어슨 r은 CORREL, PEARSON 함수와 같은 공식입니다.
피어슨과 스피어만이 크게 다르면요?
이상치가 있거나 관계가 직선이 아닐 가능성이 큽니다. 산점도로 모양을 확인하세요.

5이런 경우가 있었습니다

상관을 원인으로 읽은 경우

학원을 운영하는 진하람 씨는 교재를 많이 산 학생일수록 성적이 높다는 상관을 보고 교재 구매를 적극 권했습니다. 원래 열심히 하는 학생들이 교재를 더 산 것이었고, 교재만 늘린 학생들의 성적은 달라지지 않아 학부모 항의를 받았습니다.

상관과 산점도를 함께 본 경우

근처 학원 원장 국서연 씨는 상관계수를 구한 뒤 산점도와 순위상관까지 확인했습니다. 몇몇 학생이 관계를 크게 끌어올린다는 걸 발견하고 학습 습관을 따로 조사했고, 그 결과로 자습 관리 프로그램을 만들었습니다.

두 숫자가 같이 오를 때, 당신은 하나가 다른 하나의 원인이라고 생각하나요?

위 두 이야기는 이해를 돕기 위해 가상으로 구성한 사례입니다. 실제 인물이나 사건과 무관합니다.

근거 · 피어슨 적률상관계수·스피어만 순위상관계수 정의, t분포표, 통계청 통계용어(상관계수)

적용된 세율·기준값 확인 →