相関検定

XLSTATでの相関検定

XLSTATは,連続,離散,順序のいずれかの量的変数の集合の間での相関を計算するために,3つの相関係数を提供する:

Pearson 相関係数

.この係数は,伝統的な線形相関係数に対応する.この係数は,連続値データによく適している.その値は,-1 から1の範囲で,それは2つの変数の間の線形相関の度合いを意味する.

注意: 2乗Pearson 相関係数は,ある変数の変動が他の変数によってどれぐらい説明できるかの知見を与える.各係数について計算される p-値は,その係数が0から有意に異ならないという帰無仮説を検定することができる.ただし,2つの変数が独立であれば,それらの相関係数はゼロであるが,逆は必ずしも真ではないので,注意が必要である.

Spearman 相関係数 (rho)

この係数は,オブザベーションの値ではなく,ランク(順位)に基づいている.この係数は,順序データに適応している.Pearson 相関と同様,説明される変動の観点でこの係数を解釈できるが,ここで我々はランクの変動を意味する.

Kendall 相関係数 (tau)

相関と同様,これはランクに基づいているので,順序変数に適している.ただし,この係数は,考え方がとても異なっている.これは,確率の観点から解釈ができる:これは,その変数が同じ方向で変動する確率と反対の方向で変動する確率の差である.オブザベーションの数が50より低くて同値がない場合は,XLSTAT は正確な p-値を与える.それ以外は近似が使用される.後者は,オブザベーションが8 個より多い場合,信頼できることが知られている.