Apa 形式でピアソンの r を報告する方法 (例あり)

ピアソン相関係数 は、多くの場合rで表され、2 つの変数間の線形関連を測定します。

常に -1 から 1 までの値を取ります。

• -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。

次の一般的な構造を使用して、APA 形式で Pearson rを宣言します。

[変数 1]と[変数 2]の間の線形関係を評価するために、ピアソン相関係数が計算されました。

2 つの変数 r( df ) = [r value] 、 p = [p-value]の間には[負または正の]相関がありました。

ピアソンのr をAPA 形式で報告する場合は、次の点に留意してください。

• p 値を小数点以下 3 桁に四捨五入します。
• rの値を小数点第 2 位に四捨五入します。
• p 値とr値の先頭の 0 を削除します (たとえば、0.77 ではなく 0.77 を使用します)。
• 自由度 (df) は N – 2 として計算されます。

次の例は、さまざまなシナリオで APA 形式でピアソンのrをレポートする方法を示しています。

例 1: 学習時間と受け取った試験結果の関係

ある教授は、クラスの生徒 40 人の学習時間数と取得した試験の得点に関するデータを収集しました。彼は、2 つの変数間のピアソン相関係数が 0.48 で、対応する p 値が 0.002 であることを発見しました。

ピアソンのr をAPA 形式でレポートする方法は次のとおりです。

ピアソン相関係数は、学習時間と試験結果の間の線形関係を評価するために計算されました。

2 つの変数の間には正の相関関係がありました (r(38) = 0.48、p = 0.002)。

例 2: ランニングに費やした時間と体脂肪

医師は35人の患者を対象に、1週間あたりのランニング時間と体脂肪率に関するデータを収集した。彼は、2 つの変数間のピアソン相関係数が -0.37 で、対応する p 値が 0.029 であることを発見しました。

ピアソンのr をAPA 形式でレポートする方法は次のとおりです。

ピアソン相関係数を計算して、ランニングに費やした時間と体脂肪率の間の線形関係を評価しました。

2 つの変数の間に負の相関関係がありました (r(33) = -0.37、p = 0.029)。

例 3: 広告支出と生み出される収益

ある企業は、広告に費やした金額と、連続 15 回の販売期間にわたって生み出された総収益に関するデータを収集しました。彼らは、2 つの変数間のピアソン相関係数が 0.71 で、対応する p 値が 0.003 であることを発見しました。

ピアソンのr をAPA 形式でレポートする方法は次のとおりです。

広告支出と総収入の間の線形関係を評価するために、ピアソン相関係数が計算されました。

2 つの変数間には正の相関関係がありました (r(13) = 0.71、p = 0.003)。

追加リソース

次のチュートリアルでは、APA 形式で他の統計テストと手順をレポートする方法について説明します。

クロンバックのアルファを報告する方法 (例付き)
t 検定結果を報告する方法: 例付き
回帰結果を報告する方法: 例付き
ANOVA 結果を報告する方法 (例付き)