Spss で相関行列を作成する方法

相関行列は、データセット内の異なる変数間のピアソン相関係数を示す正方形の表です。

念のために言っておきますが、 ピアソン相関係数は2 つの変数間の線形関連性の尺度です。 -1 から 1 までの値を取ります。ここで、

• -1 は、2 つの変数間の完全な負の線形相関を示します。
• 0 は 2 つの変数間に線形相関がないことを示します
• 1 は、2 つの変数間の完全な正の線形相関を示します。

相関係数がゼロから離れるほど、2 つの変数間の関係が強くなります。

このチュートリアルでは、SPSS で相関行列を作成および解釈する方法を説明します。

例: SPSS で相関行列を作成する方法

次の手順に従って、8 人のバスケットボール選手の平均アシスト、リバウンド、得点を表示するこのデータセットの相関行列を作成します。

ステップ 1: 二変量相関を選択します。

• 「分析」タブをクリックします。
• 「相関」をクリックします。
• [二変量]をクリックします。

ステップ 2: 相関行列を作成します。

データセット内の各変数は、最初は左側のボックスに表示されます。

• 相関行列に含める各変数を選択し、矢印をクリックして変数ボックスに転送します。この例では 3 つの変数すべてを使用します。
• [相関係数]で、ピアソンの相関、ケンダルのタウ、またはスピアマンの相関のいずれを使用するかを選択します。この例ではピアソンのままにしておきます。
• [有意性検定]で、2 つの変数に統計的に有意な関連性があるかどうかを判断するために両側検定と片側検定のどちらを使用するかを選択します。両側のままにしておきます。
• SPSS で有意な相関がある変数をレポートする場合は、[有意な相関をレポートする] の横のボックスをオンにします。
• 最後に、 「OK」をクリックします。

[OK]をクリックすると、次の相関行列が表示されます。

ステップ 3: 相関行列を解釈します。

相関行列には、変数ごとに次の 3 つの測定値が表示されます。

• ピアソン相関: 2 つの変数間の線形関連性の尺度 (-1 から 1 の範囲)。
• シグ。 (両側):相関係数に関連付けられた両側 p 値。これにより、2 つの変数に統計的に有意な関連性があるかどうかがわかります (たとえば、p < 0.05 かどうか)。
• N:ピアソン相関係数の計算に使用されるペアの数。

たとえば、Assists 変数の結果を解釈する方法は次のとおりです。

• アシストとリバウンドの間のピアソン相関係数は-0.245です。この数値は負であるため、これら 2 つの変数には負の関連があることを意味します。
• アシストとリバウンドのピアソン相関係数に関連付けられた p 値は0.559です。この値は 0.05 未満ではないため、2 つの変数には統計的に有意な関連性はありません。
• ピアソン相関係数の計算に使用されたペアの数は8でした (たとえば、この計算では 8 ペアのプレーヤーが使用されました)。

ステップ 4: 相関行列を視覚化します。

散布図マトリックスを作成して、各変数間の線形関係を視覚化することもできます。

• 「グラフ」タブをクリックします。
• [グラフ ビルダー]をクリックします。

• グラフの種類として、 [散布/ポイント]をクリックします。
• 「散布図行列」という画像をクリックします。
• 左上の「変数」ボックスで、Ctrl キーを押しながら 3 つの変数名をクリックします。これらをグラフの下部にある「Scattermatrix」と表示されたボックスにドラッグします。
• 最後に、 「OK」をクリックします。

次の散布図マトリックスが自動的に表示されます。

個々の散布図は、2 つの変数間のペアごとの組み合わせを示します。たとえば、左下隅の散布図は、データセット内の 8 人の各プレーヤーのポイントとアシストのペアごとの組み合わせを示しています。

散布図行列はオプションですが、データセット内の変数の各ペアの組み合わせ間の関係を視覚化する良い方法となります。