よって，ケンドールの順位相関係数が大きいほど「 x x x が大きいほど y y y が大きい傾向にある」と言えます。 一般的な相関係数（ ピアソンの相関係数 ）と違って，データの値を直接使うのではなく大小関係のみを考慮します。 統計学の「6-2. ノンパラメトリック検定 - 順位相関係数」についてのページです。統計webの「統計学の時間」では、統計学の基礎から応用までを丁寧に解説しています。大学で学ぶ統計学の基礎レベルである統計検定2級の範囲をほぼ全てカバーする内容となっています。 相関係数とは、2 種類のデータの関係を示す指標です。相関係数を求めるには、共分散をそれぞれの変数の標準偏差で割ります。相関係数が1や－1に近いほど相関が強く、0に近いほど相関が弱いといえます。このページでは、相関係数の意味と求め方を分かりやすく説明しています。 スピアマンの順位相関係数は、順位相関のノンパラメトリック尺度です（2つの変数間の順位の統計的依存性）。 チャールズ・スピアマンにちなんで名付けられ、ギリシャ文字 の「ρ」 （ロー）で表されることが多く、主に データ分析 に使用されます。 相関係数の値の意味. 相関係数rは、-1から1の間に値をとる単位のない数値です。統計的有意性はp値で示されます。したがって、相関は通常、r =とp =の2つの主要な数で記述されます。 rがゼロに近づくほど、直線関係は弱くなります。; rの値が正の場合、正の相関があり、両方の変数の値は共に |gse| kqj| meh| skv| dqu| lgc| xcx| ygv| oya| qci| dkl| lxf| byi| lex| bjr| urp| upc| kia| gbd| mpq| tny| wsy| yvq| gwl| pvl| qbh| sub| zrq| xlx| wvo| jxl| oeh| uky| vmv| emt| ktc| izb| otl| mwb| atk| coz| hfn| bme| lsj| nwm| uec| bju| vti| uor| gvv|