상관관계 t-검정을 수행하는 방법
Pearson 상관 계수는 두 변수 간의 선형 연관성을 수량화하는 데 사용됩니다.
항상 -1과 1 사이의 값을 취합니다. 여기서:
- -1은 완벽하게 음의 선형 상관 관계를 나타냅니다.
- 0은 선형 상관관계가 없음을 나타냅니다.
- 1은 완벽하게 양의 선형 상관 관계를 나타냅니다.
상관 계수가 통계적으로 유의한지 여부를 확인하려면 t-점수와 해당 p-값을 계산하는 t-검정을 수행하면 됩니다.
t-점수를 계산하는 공식은 다음과 같습니다.
t = r√ (n-2) / (1-r 2 )
금:
- r: 상관계수
- n: 표본 크기
p-값은 자유도가 n-2인 t-분포에 해당하는 양측 p-값으로 계산됩니다.
다음 예에서는 상관 계수에 대한 t-검정을 수행하는 방법을 보여줍니다.
예: 상관관계에 대한 t-검정 실행
두 개의 변수가 포함된 다음 데이터 세트가 있다고 가정합니다.
일부 통계 소프트웨어(Excel, R, Python 등)를 사용하여 두 변수 간의 상관 계수를 0.707 로 계산할 수 있습니다.
이는 매우 긍정적인 상관 관계이지만 통계적으로 유의한지 확인하려면 해당 t-점수와 p-값을 계산해야 합니다.
t-점수는 다음과 같이 계산할 수 있습니다.
- t = r√ (n-2) / (1-r 2 )
- t = 0.707√ (10-2) / (1-0.707 2 )
- 티 = 2.828
P-값 T-점수 계산기를 사용하면 해당 p-값이 0.022 라는 것을 알 수 있습니다.
이 p-값은 0.05보다 작으므로 이 두 변수 사이의 상관 관계가 통계적으로 유의하다는 결론을 내릴 수 있습니다.
추가 리소스
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