상관 분석에 대한 분석 옵션 선택

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방법

Pearson 상관 또는 Spearman 상관을 선택합니다.

Pearson 상관 계수

두 계량형 변수 간 선형 관계의 강도와 방향을 조사하려면 Pearson 상관 계수를 사용합니다.Pearson 상관이 가장 일반적인 상관 방법입니다.

예를 들어, 엔지니어는 시설의 온도 증가가 초콜릿 코팅의 두께 감소와 연관이 있는지 여부를 확인하기 위해 Pearson 상관 계수를 사용할 수 있습니다.

Spearman 상관계수

변수 사이의 관계가 선형이 아닌 경우 Spearman 상관 계수(Spearman의 로라고도 함)를 사용합니다. Spearman 상관은 두 연속형 변수 또는 순서형 변수 사이의 단순 관계를 측정합니다. 단순 관계에서 두 변수는 동일한 상대적인 방향으로 이동하는 경향이 있지만 반드시 일정한 비율로 변화하는 것은 아닙니다. 선형 관계에서 두 변수는 동일한 방향으로 일정한 비율로 이동합니다. 자세한 내용은 선형, 비선형 및 단조 관계에서 확인하십시오.

Spearman 상관 계수는 종종 순서형 변수와의 관계를 평가하기 위해 사용됩니다. 데이터가 연속형인 경우 Minitab에서는 상관을 수행하기 전에 데이터에 순위를 매깁니다.

예를 들어, 한 관리자가 직원들이 테스트 연습을 완료하는 순서대로 순위를 매깁니다. 관리자는 직원의 순위가 근무 개월 수와 관련이 있는지 확인하기 위해 Spearman 상관 계수를 사용할 수 있습니다.

자세한 내용은 Pearson 및 Spearman 상관 방법의 비교에서 확인하십시오.

신뢰 수준

신뢰 수준에 신뢰 구간에 대한 신뢰 수준을 입력합니다.

일반적으로 95%의 신뢰 수준이 잘 작동합니다. 95% 신뢰 수준은 모집단에서 100개의 랜덤 표본을 추출할 경우 약 95개의 표본에 대한 신뢰 구간에 상관 계수가 포함될 것임을 의미합니다.

지정된 데이터 집합에 대해 신뢰 수준이 낮을수록 신뢰 구간이 좁아지고 신뢰 수준이 높을수록 신뢰 구간이 넓어집니다. 구간 너비는 또한 표본 크기가 클수록 감소하는 경향이 있습니다.구간 너비는 또한 표본 크기가 클수록 감소하는 경향이 있습니다. 따라서 표본 크기에 따라 95%가 아닌 신뢰 수준을 사용해야 할 수도 있습니다.

표본 크기가 작은 경우 95% 신뢰 구간은 너무 넓어 유용하지 않을 수도 있습니다. 90%와 같이 낮은 신뢰 구간을 사용하면 신뢰 구간이 좁아집니다. 하지만 구간에 상관 계수가 포함될 확률은 감소합니다.
표본 크기가 크면 99%와 같이 더 높은 수준을 사용하는 것을 고려해 보십시오. 표본이 큰 경우 99% 신뢰 수준을 사용하면 상당히 좁은 구간이 계속 생성되지만 구간에 상관 계수가 포함될 확률도 증가할 수 있습니다.

상관 행렬 저장

상관 행렬을 워크시트에 저장하십시오. Minitab에서는 각 행렬을 CORR1, CORR2 등의 이름으로 저장합니다. 행렬을 저장한 후 표시하려면 데이터 > 데이터 표시을 선택합니다.