Google 스프레드시트에서 spearman 순위 상관관계를 계산하는 방법

통계에서 상관관계는 두 변수 사이의 관계의 강도와 방향을 나타냅니다. 상관 계수 값의 범위는 -1에서 1까지이며 다음과 같이 해석됩니다.

• -1: 두 변수 사이의 완벽한 음의 관계
• 0: 두 변수 사이에 관계가 없습니다.
• 1: 두 변수 사이의 완벽한 양의 관계

특별한 유형의 상관 관계를 Spearman 순위 상관 이라고 하며, 이는 두 순위 변수 간의 상관 관계를 측정하는 데 사용됩니다. (예를 들어, 수업 내 과학 시험 점수 대비 학생의 수학 시험 점수 순위)

이 튜토리얼에서는 Google Sheets에서 두 변수 간의 Spearman 순위 상관관계를 계산하는 방법을 설명합니다.

예: Google 스프레드시트의 Spearman 순위 상관관계

특정 수업에 속한 10명의 학생의 수학 시험 점수와 과학 시험 점수 사이의 Spearman 순위 상관 관계를 계산하려면 다음 단계를 수행하십시오.

1단계: 데이터를 입력합니다.

각 학생의 시험 결과를 두 개의 별도 열에 입력합니다.

2단계: 각 시험 점수에 대한 순위를 계산합니다.

다음으로 시험점수별 순위를 계산해보겠습니다. D2 및 E2 셀에 다음 수식을 사용하여 첫 번째 학생의 수학 및 과학 순위를 계산합니다.

셀 D2: =RANK.AVG(B2, $B$2:$B$11, 0)

셀 E2: =RANK.AVG(C2, $C$2:$C$11, 0)

다음으로 채울 나머지 셀을 강조 표시합니다.

그런 다음 Ctrl+D를 클릭하여 각 학생의 순위를 입력합니다.

3단계: Spearman 순위 상관 계수를 계산합니다.

마지막으로 CORREL() 함수를 사용하여 수학 점수와 과학 점수 간의 Spearman 순위 상관 계수를 계산합니다.

Spearman 순위 상관관계는 -0.41818 로 나타났습니다.

4단계(선택 사항): Spearman 순위 상관 관계가 통계적으로 유의한지 확인합니다.

이전 단계에서 우리는 수학 시험 점수와 과학 시험 점수 사이의 Spearman 순위 상관 관계가 -0.41818 이라는 것을 확인했습니다. 이는 두 변수 사이에 음의 상관 관계가 있음을 나타냅니다.

그러나 이 상관관계가 통계적으로 유의한지 여부를 확인하려면 다양한 표본 크기(n) 및 유의 수준(α)과 관련된 임계값을 보여주는 임계값의 Spearman 순위 상관관계 표를 참조해야 합니다.

상관 계수의 절대값이 표의 임계값보다 크면 두 변수 간의 상관 관계가 통계적으로 유의미합니다.

이 예에서 표본 크기는 n = 10명의 학생이었습니다. 0.05의 유의 수준을 사용하면 임계값이 0.564 라는 것을 알 수 있습니다.

우리가 계산한 Spearman 순위 상관계수의 절대값( 0.41818 )이 이 임계값보다 크지 않기 때문에 이는 수학과 과학 점수 간의 상관관계가 통계적으로 유의하지 않다는 것을 의미합니다.

관련 항목: Excel에서 Spearman 순위 상관관계를 계산하는 방법