相関係数計算機 ピアソンの相関とスピアマンの順位相関係数を、R二乗値による解釈付きで計算します。
相関係数計算機
ピアソンの相関とスピアマンの順位相関係数を、R二乗値による解釈付きで計算します。
X の値を入力
X データセットをコンマまたはスペースで区切られた数字として入力してください。
Y の値を入力
Y データセット (X と同じ数の値) を入力してください。
相関関係を表示
ピアソンの r、スピアマンの ρ、R 二乗、解釈結果を確認します。
What Is 相関係数計算機?
相関計算機は、2つの変数の関係の強さと方向を測定するために、ピアソンの相関係数とスピアマンの相関係数の両方を計算します。ピアソンのrは線形相関（データが直線にどれだけよく適合するか）を測定し、スピアマンのρは単調相関（変数が同じ方向に移動する傾向があるかどうか）を測定します。決定係数（R²）は、一つの変数の分散のうち、他の変数によって説明される割合を示しています。計算機は、相関の強さ（弱、適度、強）と方向（正、負）を分類し、関係について明確な解釈を提供します。
Why Use 相関係数計算機?
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ピアソン (線形) 相関とスピアマン (順位) 相関の両方を計算
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説明変数による分散の解釈に使用できる R 二乗を表示
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相関強度と方向性を分類
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平均値とデータポイント数を表示
Common Use Cases
研究分析
科学的な研究で変数間の関係を測定します。
ビジネスインテリジェンス
売上と広告などのビジネスメトリック間の相関関係を特定します。
教育
統計学の課題でデータの関係を探求します。
品質管理
プロセス変数と結果間の関係をテストします。
Technical Guide
ピアソン相関: r = Σ(xᵢ−x̄)(yᵢ−ȳ) / √(Σ(xᵢ−x̄)² × Σ(yᵢ−ȳ)²)。値は-1（完全な負の相関）から+1（完全な正の相関）までの範囲で、0は線形相関がないことを示します。スピアマン順位相関: ρ = 1 − 6Σdᵢ² / (n(n²−1))、ここでdᵢはランク差です。決定係数 = r²は、Yの分散のうちXによって説明される割合を表します。強さの解釈: |r| < 0.3 = 弱、0.3-0.7 = 適度、> 0.7 = 強。重要: 相関は因果関係を意味しません - 2つの変数が相関している場合でも、一方が他方を引き起こすわけではありません。
Tips & Best Practices
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1相関は因果関係を意味しない - 常に混入変数を考慮してください
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2ピアソンは外れ値に対して敏感; スピアマンはよりロバストです
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3両方の変数には同じ数のデータポイントが必要です
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4順位データまたは非線形モノトニック関係の場合はスピアマンを使用
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Frequently Asked Questions
Q よい相関とは何か?
Q ピアソンとスピアマンの違いは何か?
Q 相関が負になることはありますか?
Q R 二乗とは何か?
Q 何個のデータポイントが必要ですか?
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