변수 간 상관관계가 부족한 4가지 예

통계에서 상관관계는 두 변수 간의 선형 관계를 측정하는 것입니다.

상관 계수의 값은 항상 -1과 1 사이입니다. 여기서:

• -1은 두 변수 사이의 완벽한 음의 선형 상관 관계를 나타냅니다.
• 0은 두 변수 사이에 선형 상관관계가 없음을 나타냅니다.
• 1은 두 변수 사이의 완벽한 양의 선형 상관 관계를 나타냅니다.

두 변수의 상관관계가 0인 경우 이는 두 변수가 어떤 방식으로든 관련이 없음을 나타냅니다. 즉, 한 변수의 값을 알면 다른 변수의 값이 무엇인지 전혀 알 수 없습니다.

상관관계가 0인 두 변수의 산점도를 생성하면 그래프에 명확한 패턴이 없습니다.

상관관계가 없는 예

다음 예에서는 두 변수에 상관관계가 없는 시나리오를 보여줍니다.

예시 1: 커피 소비 대 지능

개인이 소비하는 커피의 양과 IQ 수준은 상관 관계가 없습니다. 즉, 개인이 얼마나 많은 커피를 마시는지 아는 것은 그 사람의 IQ 수준에 대한 아이디어를 제공하지 않습니다.

일일 커피 소비량 대 IQ 수준의 산점도를 만들면 다음과 같습니다.

예시 2: 키와 시험 점수

학생의 키와 평균 시험 점수의 상관관계는 0입니다. 즉, 개인의 키를 안다고 해서 그 사람의 평균 시험 점수를 알 수 있는 것은 아닙니다.

키와 평균 시험 점수를 나타내는 산점도를 만들면 다음과 같습니다.

예시 3: 신발 사이즈 및 시청한 영화

개인의 신발 사이즈와 연간 감상하는 영화 수는 상관관계가 없습니다. 즉, 개인의 신발 사이즈를 안다고 해서 그 사람이 연간 얼마나 많은 영화를 보는지에 대한 정보를 제공하는 것은 아닙니다.

신발 사이즈와 시청한 영화 수에 대한 산점도를 생성하면 다음과 같습니다.

예시 4: 체중과 소득

개인의 가중치와 연간 소득은 상관관계가 없습니다. 즉, 사람의 체중을 안다고 해서 그 사람의 연간 소득이 얼마인지 알 수 있는 것은 아닙니다.

체중/소득 산점도를 생성하면 다음과 같습니다.

추가 리소스

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