相関分析 (スピアマン・ロー)

Correlation は、2 つの変数間の関連の強さと関係の方向を測定する二変量分析です。

関係の強さに関して言えば、 correlation coefficient (rs) の値は +1 and -1 の間で変化します。相関係数の値が 0 に近づくにつれて、2 つの変数間の関係は弱くなります。

関係の方向は係数の符号によって示されます。 + sign Direct 関係を示し、 – sign Inverse 関係を示します。

In general,

rs > 0 はランク間の正の一致を意味します
rs < 0 は、否定的な一致 (または逆方向の一致) を意味します。
rs = 0 は合意がないことを意味します

Spearman rank correlation : 2 つの変数間の関連度を測定するために使用されるノンパラメトリックテストです。スピアマンの順位相関検定には、データの分布に関する仮定がありません。

The following formula is used to calculate the Spearman rank correlation:

r s = スピアマンのランク相関
D = 対応する変数のランク間の差
n = 観測値の数

アンケートの相関分析を実行するにはどうすればよいですか?

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Analysis ドロップダウンの下にある Correlation Analysis をクリックします。

関連付けたい行と列の質問を選択します。すべての質問を選択することもできます。
Recalculate correlation coeffecient ボタンをクリックしてレポートを生成します。

しきい値セクションは、変数間の関係の強さを示すセルの色分けをユーザーに提供します。直接相関では、デフォルトのしきい値が 0.65 に設定され、3 色が使用されます。相関係数の値が 0.80 ～ 0.65 (設定されたしきい値) 未満の場合、セルは関係の強さが低いことを示す薄緑色で表示されます。値が 0.80 ～ 0.90 の場合、セルは中程度の緑色で色付けされ、値が 0.90 を超える場合、セルは濃い緑色で色付けされ、2 つの変数間の相関強度が高いことを示します。

上記の例では、年齢と最高資格、最高資格と世帯収入、年齢と世帯収入の間の関係が正であり、関係の強さに応じて色分けされていることがわかります。

This implies there is very strong association between the variables. Any increase in one variable leads to increase in other.

ユーザーが逆相関を有効にすると、逆相関を持つセルが強調表示されます。逆相関関係にある同様のバケットがあります。相関係数の値が -0.80 ～ -0.65 (設定されたしきい値) を下回る場合、セルは関係の強さが低いことを示す明るい赤色で表示されます。値が -0.80 ～ -0.90 の場合、セルは中程度の赤で色付けされ、値が -0.90 を超える場合、セルは濃い赤で色付けされ、2 つの変数間の相関強度が高いことを示します。