상관관계 계산기 피어슨 및 스피어만 상관관계 계수를 계산하고 R제곱 해석을 제공합니다.
상관관계 계산기
피어슨 및 스피어만 상관관계 계수를 계산하고 R제곱 해석을 제공합니다.
X 값 입력
쉼표 또는 공백으로 구분된 숫자로 X 데이터 세트를 입력하세요.
Y 값 입력
X와 같은 수의 값을 갖는 Y 데이터 세트를 입력하세요.
상관관계 보기
피어슨 r, 스피어만 ρ, R-squared 및 해석을 확인하세요.
What Is 상관관계 계산기?
상관관계 계산기는 두 변수 사이의 관계의 강도와 방향을 측정하기 위해 Pearson 및 Spearman 상관관계 계수를 모두 계산합니다. Pearson의 r은 선형 상관관계(데이터가 직선에 얼마나 잘 맞는지)를 측정하며, Spearman의 ρ는 단조적 상관관계(변수가 같은 方向으로 이동하는지 여부)를 측정합니다. R제곱(R²)은 다른 변수로 설명되는 한 변수의 분산 비율을 나타냅니다. 계산기는 상관관계 강도(약한, 중간, 강한)와 방향(양성, 음성)을 분류하여 관계에 대한 명확한 해석을 제공합니다.
Why Use 상관관계 계산기?
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선형 상관관계(Pearson)와 순위 상관관계(Spearman)를 모두 계산합니다
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설명된 분산의 interpretation을 위한 R-squared를 표시합니다
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상관관계의 강도와 방향을 분류합니다
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평균과 데이터 포인트 수를 표시합니다
Common Use Cases
연구 분석
과학적 연구에서 변수 간의 관계를 측정하세요.
비즈니스 인텔리전스
영업 대 광고와 같은 비즈니스 메트릭 사이의 상관관계를 식별하세요.
교육
통계학 과제에서 데이터 간의 관계를 탐색하세요.
품질 관리
공정 변수와 결과 간의 관계를 테스트하세요.
Technical Guide
Pearson 상관관계: r = Σ(xᵢ−x̄)(yᵢ−ȳ) / √(Σ(xᵢ−x̄)² × Σ(yᵢ−ȳ)²). 값은 -1(완전한 음성)에서 +1(완전한 양성)까지이며, 0은 선형 상관관계가 없음을 나타냅니다. Spearman 순위 상관관계: ρ = 1 − 6Σdᵢ² / (n(n²−1)), 여기서 dᵢ는 순위 차이입니다. R제곱 = r²는 X에 의해 설명되는 Y의 분산 비율을 나타냅니다. 강도 해석: |r| < 0.3 = 약한, 0.3-0.7 = 중간, > 0.7 = 강한. 중요: 상관관계는 인과관계를 의미하지 않습니다 - 두 변수가 서로 인과 관계 없이 상관관계 있을 수 있습니다.
Tips & Best Practices
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1상관관계는 인과관계를 의미하지 않습니다. 항상 혼합변수를 고려하세요
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2피어슨은 이상값에 민감합니다. 스피어만은 더 강건합니다
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3두 변수 모두 동일한 수의 데이터 포인트를 가져야 합니다
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4순위 데이터 또는 비선형 단조함수 관계에는 스피어만을 사용하세요
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Frequently Asked Questions
Q 좋은 상관관계는 무엇인가?
Q 피어슨과 스피어만의 차이는 무엇인가?
Q 상관관계가 음성일 수 있나요?
Q R-squared는 무엇을 의미하나요?
Q 데이터 포인트 몇 개가 필요합니까?
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