이 도구에 대하여
상관계수 계산기는 피어슨의 r을 사용해 두 변수가 얼마나 강하게 함께 움직이는지 측정합니다. 첫 번째 칸에 X 값을, 두 번째 칸에 대응하는 Y 값을 한 줄에 하나씩(또는 쉼표, 공백, 세미콜론으로 구분해) 붙여넣으세요. 계산은 브라우저 안에서 이루어지며 아무것도 어디로도 전송되지 않습니다.
평균 x̄와 ȳ를 구한 뒤, Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)², Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ)를 계산합니다. 피어슨의 r = Sxy / √(Sxx·Syy)는 항상 −1과 +1 사이에 있고, r²는 그 제곱이며, 표본 공분산은 Sxy / (n − 1)입니다. 라벨은 |r|로 강도를 설명합니다(≥0.9 매우 강함, ≥0.7 강함, ≥0.5 보통, ≥0.3 약함, 그 외 무시할 만함). 방향도 함께 표시됩니다.
두 목록은 같은 개수의 값을 담아야 하며, 최소 두 쌍이 필요합니다. 길이가 다르면 어느 값끼리 짝짓는지 추측하지 않고 그 사실을 알려줍니다.
자주 묻는 질문
피어슨의 r이란 무엇인가요?
선형 연관성의 표준화된 척도입니다. r = Sxy / √(Sxx·Syy). −1(완전 음의 관계)에서 0(관계 없음)을 거쳐 +1(완전 양의 선형 관계)까지의 범위를 가집니다.
강도 라벨은 어떻게 정해지나요?
r의 절댓값으로 정해집니다. 0.9 이상은 매우 강함, 0.7~0.9는 강함, 0.5~0.7은 보통, 0.3~0.5는 약함, 0.3 미만은 무시할 만함입니다. r의 부호가 양 또는 음의 방향을 나타냅니다.
왜 두 목록의 길이가 같아야 하나요?
상관은 짝지어진 관측값을 비교하므로 각 X에는 정확히 하나의 Y가 대응해야 합니다. 개수가 다르면 짝짓기가 모호해지므로, 도구는 계산하지 않고 길이 불일치를 알려줍니다.
상관은 인과관계를 뜻하나요?
아니요. 높은 r은 두 변수가 함께 변하는 경향이 있다는 것만 의미하며, 하나가 다른 하나를 유발한다고 증명하지 않습니다. 숨은 제3의 요인이나 우연이 강한 상관을 만들 수 있습니다.