상관 계수(피어슨 r)는 두 변수(X, Y)가 함께 변하는 정도(선형 관계)를 -1 ~ 1 범위로 나타냅니다. 아래 계산기는 피어슨 상관계수를 기본으로 계산하고, 옵션으로 스피어만 순위상관(ρ)과 단순회귀식까지 함께 제공합니다.
"이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다."
상관계수란? (Correlation Coefficient)
상관계수는 두 변수(X, Y)가 함께 변하는 정도를 수치로 요약한 값입니다. 가장 널리 쓰는 지표가 피어슨 상관계수(r)이며, -1에 가까울수록 강한 음의 상관, +1에 가까울수록 강한 양의 상관을 뜻합니다. 0에 가까우면 "선형(직선) 관계"가 약하다는 의미입니다.
피어슨 r vs 스피어만 ρ 차이
- 피어슨 r: 값 자체를 사용해 선형 관계를 측정합니다. (이상치(outlier)에 민감)
- 스피어만 ρ: 값을 순위(rank)로 바꾼 뒤 상관을 계산합니다. 비선형이지만 “단조 관계(계속 증가/감소)”인 경우에도 유용합니다.
상관계수 해석할 때 주의할 점
- 상관관계는 인과관계가 아닙니다. 같이 움직인다고 해서 원인/결과를 단정할 수는 없습니다.
- 이상치 하나가 r 값을 크게 흔들 수 있어요. 가능하면 산점도(Scatter)로 분포를 함께 확인하는 게 안전합니다.
- 비선형 관계는 r이 낮아도 관계가 있을 수 있습니다. (예: U자 형태)
자주 묻는 질문(FAQ)
- Q. r이 0이면 관계가 완전히 없나요?
- A. "선형 관계"가 약하다는 뜻이지, 비선형 관계까지 없다는 의미는 아닙니다.
- Q. 데이터 개수(n)가 작으면 믿을 만한가요?
- A. n이 작으면 우연 변동이 커서 r 값이 과대/과소 추정될 수 있습니다. 가능하면 표본을 늘리거나, 분석 목적에 맞는 검정을 추가하는 것을 권장합니다.
"이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다."
"이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다."