相関の分析のオプションを選択する

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方法

ピアソン相関またはスピアマン相関を選択します。

ピアソン相関

ピアソン相関係数を使用して、2つの連続変数の間の直線関係の強さと方向を調べます。ピアソン相関は最も一般的な相関方法です。

例えば、エンジニアがピアソン相関係数を使用して、施設の温度上昇がチョコレートコーティングが薄くなることと関連しているのかを調べるとします。

スピアマン相関

変数間の関係が直線ではない場合に、スピアマン相関係数（あるいは、スピアマンのρ）を使用します。スピアマン相関係数は、2つの連続変数または順位変数の間の単調関係の強さと方向を測定します。単調関係では、変数が同じ相関方向に動く傾向がありますが、一定の割合とは限りません。直線関係では、変数は一定の割合で同じ方向に動きます。詳細は、線形、非線形、および単調関係を参照してください。

スピアマン相関係数は、順位変数のある関係を評価するためによく使用されます。データが連続でない場合、Minitabでは、相関が実行される前に生データが順位付けされます。

例えば、管理者は、検定の課題を完了した順序で従業員を順位付けします。管理者はスピアマン相関係数を使用して、従業員の順位が勤続月数に関連しているかを評価できます。

詳細は、ピアソンの相関の方法とスピアマンの相関の方法の比較を参照してください。

信頼水準

信頼水準に、信頼区間の信頼水準を入力します。

通常、95%の信頼水準が適切です。95%の信頼水準は、母集団から100個のランダムサンプルを採取した場合、サンプルのうちおよそ95個の信頼区間に相関係数が含まれることを示しています。

与えられたデータセットにおいて、信頼水準の値を低くすると信頼区間が狭くなり、信頼水準を高くすると信頼区間が広くなります。区間の幅は、標本の大きさが大きくなると減少する傾向もあります。したがって、サンプルサイズによっては、95%以外の信頼水準を使用することもできます。

サンプルサイズが小さい場合、95%信頼区間は広すぎて役に立たないことがあります。90%などの低い信頼水準を使用すると、区間が狭くなります。ただし、区間に相関係数が含まれる尤度は低くなります。
サンプルサイズが大きい場合、たとえば99％といった高い信頼水準を使用することを検討します。サンプルが大きい場合、99％の信頼水準は、相関係数が含まれる尤度を増加させながら、妥当な狭さの区間を作ります。

相関行列を保存する

ワークシートに相関行列を保存します。Minitabでは、CORR1、CORR2、などの名前の各行列が保存されます。行列を保存後に表示するには、データ > データの表示を選択します。