Sas에서 상관관계를 계산하는 방법(예제 포함)

두 변수 사이의 관계를 정량화하는 한 가지 방법은 두 변수 사이의 선형 연관성을 측정하는 Pearson 상관 계수를 사용하는 것입니다 .

항상 -1과 1 사이의 값을 취합니다. 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.

상관 계수가 0에서 멀어질수록 두 변수 간의 관계가 더 강해집니다.

다음 예는 SAS에서 proc corr을 사용하여 Fish 라는 SAS 통합 데이터 세트의 변수 간 상관 계수를 계산하는 방법을 보여줍니다. 여기에는 핀란드의 한 호수에서 잡힌 159종의 다양한 물고기에 대한 다양한 측정값이 포함되어 있습니다.

proc print를 사용하여 이 데이터세트의 처음 10개 관측치를 표시할 수 있습니다.

 /*view first 10 observations from Fish dataset*/
proc print data =sashelp.Fish( obs = 10 );

run ;

예시 1: 두 변수 사이의 상관관계

다음 코드를 사용하여 Height와 Width 변수 사이의 Pearson 상관 계수를 계산할 수 있습니다.

 /*calculate correlation coefficient between Height and Width*/
proc corr data =sashelp.fish;
	var HeightWidth;

run ;

첫 번째 테이블에는 높이와 너비에 대한 요약 통계가 표시됩니다.

두 번째 표에는 상관 관계가 통계적으로 유의한지 여부를 알려주는 p-값을 포함하여 두 변수 간의 Pearson 상관 계수가 표시됩니다.

결과에서 우리는 다음을 볼 수 있습니다:

• 피어슨 상관 계수: 0.79288
• P-값: <0.0001

이는 높이와 너비 사이에 강한 양의 상관관계가 있고 p-값이 α = 0.05보다 작기 때문에 상관관계가 통계적으로 유의하다는 것을 말해줍니다.

관련 항목: “강한” 상관 관계로 간주되는 것은 무엇입니까?

예시 2: 모든 변수 간의 상관관계

다음 코드를 사용하여 데이터 세트의 모든 쌍별 변수 조합 간의 Pearson 상관 계수를 계산할 수 있습니다.

 /*calculate correlation coefficient between all pairwise combinations of variables*/
proc corr data =sashelp.fish;

run;

결과에는 Pearson 상관 계수와 데이터세트의 각 수치 변수 쌍별 조합에 대한 해당 p-값이 포함된 상관 행렬이 표시됩니다.

예를 들어:

• 무게와 길이1 사이의 피어슨 상관 계수는 0.91644입니다.
• 무게와 길이2 사이의 피어슨 상관 계수는 0.91937입니다.
• 무게와 길이3 사이의 피어슨 상관 계수는 0.92447입니다.

등등.

예 3: 산점도를 사용하여 상관관계 시각화

또한 두 변수 간의 상관 관계를 시각화하기 위해 플롯 함수를 사용하여 산점도를 생성할 수도 있습니다.

 /*visualize correlation between Height and Width*/
proc corr data =sashelp.fish plots =scatter( nvar =all);;
	var HeightWidth;

run; 

그래프에서 높이와 너비 사이에 강한 양의 상관관계가 있음을 볼 수 있습니다. 높이가 증가함에 따라 너비도 증가하는 경향이 있습니다.

그래프의 왼쪽 상단에서는 사용된 전체 관측치, 상관 계수 및 상관 계수의 p-값도 볼 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 SAS에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

SAS에서 빈도표를 만드는 방법
SAS에서 기술 통계를 계산하는 방법