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통계 계산기

상관계수 계산기 — 피어슨·스피어만과 짝 데이터 계산 과정

짝을 이룬 X, Y 데이터를 붙여넣어 피어슨 상관계수 또는 스피어만 순위 상관계수를 계산합니다. R², 공분산, 최소제곱 기울기, 쌍의 개수와 검토 가능한 행별 표를 함께 제공합니다.

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값을 바꾸면 결과가 즉시 업데이트됩니다

숨겨진 가정은 없습니다. 입력값, 단위, 계산 과정이 모두 표시되므로 직접 검증할 수 있습니다.

계산 결과

Pearson r = 1

쌍의 수 n: 6

R²: 1

원자료 Pearson r: 1

표본 공분산: 8.4

원자료 기준 최소제곱 기울기(y 대 x): 1

짝지은 데이터

#XY사용된 X사용된 Y
12121
24343
35454
47676
58787
6109109
계산 과정 보기
  1. 1. 원래의 숫자형 X, Y 값을 사용하십시오.
  2. 2. 평균 계산: x̄ = 6, ȳ = 5.
  3. 3. 교차 편차 합 Sxy = 42; Sxx = 42; Syy = 42.
  4. 4. Pearson r = Sxy ÷ √(Sxx×Syy) = 1.

상관은 인과관계가 아닙니다. 짝지어진 데이터와 관계의 형태를 검토하십시오. 단일 계수만으로는 이상치, 군집 또는 곡선형 패턴이 가려질 수 있습니다.

추가 작업

공유 링크는 같은 입력값을 다시 엽니다. 최근 계산과 저장한 계산은 사이트 데이터를 지우지 않는 한 이 브라우저에 유지됩니다.

숨겨진 가정 없이 보는 계산 과정

상관관계는 연관성을 측정할 뿐 인과관계를 증명하지 않습니다. 피어슨 r은 원래 값에서의 선형 연관성을 측정합니다. 스피어만 rho는 같은 상관 계산을 순위에 적용하므로 단조 관계나 순위 데이터에 유용합니다. MAXScanner는 짝 데이터 행을 계속 보여주고, 길이가 맞지 않는 목록을 거부하며, 설명 없이 숫자만 내놓지 않고 계수 뒤에 있는 교차편차의 합도 함께 보여줍니다.

이 계산기 사용 방법

1

X 값과 Y 값을 같은 순서로 붙여넣으세요. 두 목록의 관측값 개수는 반드시 같아야 합니다.

2

원래 측정값의 선형 연관성을 보려면 피어슨을, 순위나 단조 연관성을 보려면 스피어만을 선택하세요.

3

상관계수, R², 공분산, 행별 표를 함께 검토하세요. 강한 계수를 의미 있는 관계로 해석하기 전에 원자료를 반드시 확인하세요.

주요 활용 사례

  • •두 측정 변수 간 연관성 확인
  • •이상치나 비선형 단조 패턴이 중요할 때 피어슨과 순위 기반 상관 비교
  • •회귀분석 전 짝을 이룬 스프레드시트 데이터 점검

예시: 공부 시간과 점수

점수가 대체로 공부 시간과 함께 증가하는 짝 관측값에서, 관계가 거의 직선에 가까우면 피어슨 r은 +1에 가까워집니다. 증가가 단조적이지만 곡선이라면 스피어만 값은 여전히 높게 나올 수 있습니다.

결과가 가정하지 않는 사항

  • •상관관계는 인과관계를 증명하지 않으며, 교란 변수, 제한된 범위 또는 이상치에 의해 생길 수 있습니다.
  • •피어슨은 선형 연관성을 측정합니다. 피어슨 r이 0에 가까워도 강한 곡선 관계가 없다는 뜻은 아닙니다.
  • •스피어만은 동점에 평균 순위를 사용합니다. 다른 소프트웨어의 결측값 또는 동점 처리 방식이 다르면, 데이터를 같은 방식으로 준비하지 않은 경우 결과가 달라질 수 있습니다.

자주 묻는 질문

상관계수가 +1 또는 −1이면 무엇을 의미하나요?+

선택한 방법에서 +1은 완전한 양의 선형/순위 관계, −1은 완전한 음의 선형/순위 관계를 뜻합니다. 0에 가까운 값은 선형/순위 연관성이 작다는 뜻이며, 관계가 전혀 없다는 뜻은 아닙니다.

피어슨과 스피어만 중 무엇을 써야 하나요?+

선형 관계를 원래 수치 척도에서 보고 싶을 때는 피어슨 상관계수를 사용하세요. 순위나 단조 관계가 더 적절하다면 스피어만 상관계수를 사용하세요.

R²은 상관계수와 같은가요?+

절편이 있는 단순 피어슨 선형 회귀에서는 R²이 r²과 같습니다. 제곱하면 부호가 사라지므로 방향은 나타나지 않습니다.

의미 있는 다음 단계

계산 계속하기

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전체 컬렉션 보기

선형 회귀 계산기 — 최적 직선, R², 상관계수 및 잔차

짝을 이룬 X/Y 데이터에 최소제곱 직선을 맞추고 기울기, 절편, 피어슨 r, R², 예측값, 잔차 및 회귀 계산에 쓰이는 합계를 구합니다.

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공분산 계산기 — 표본·모집단 공분산 및 상관계수

두 쌍의 데이터로 표본 또는 모집단 공분산을 계산합니다. 평균, 교차 편차 합, 표준편차, 피어슨 상관계수와 행별 계산 과정을 함께 보여줍니다.

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통계 계산기 — 평균, 중앙값, 최빈값, 사분위수, 분산 & 표준편차

데이터 집합을 붙여넣으면 개수, 합계, 평균, 중앙값, 최빈값, 최소/최대/범위, 튜키 사분위수, IQR, 표본/모집단 분산과 표준편차, 표준오차, 변동계수, 왜도, 초과 첨도, 이상치 경계, 도수분포표를 계산합니다.

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표준편차 계산기 — 표본·모집단 분산과 계산 과정

붙여넣은 데이터로 표본 또는 모집단 표준편차를 계산합니다. 평균, 분산, 제곱편차 합, 표준오차, 변동계수, Tukey 이상치와 값별 편차·z-점수 표를 함께 제공합니다.

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Z-점수 계산기 — 표준화 및 x·평균·표준편차 역산

z = (x − 평균) / 표준편차를 계산하거나 원점수, 평균, 표준편차를 역산합니다. 정규분포 백분위 정보와 대입 과정을 함께 보여줍니다.

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도수분포표 계산기 — 빈도·상대도수·누적도수 표

원자료를 붙여넣으면 비그룹화 또는 그룹화 도수분포표를 만듭니다. 도수, 상대도수, 누적도수, 누적백분율, 계급값과 원래 n과의 검산 결과를 보여줍니다.

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신뢰구간 계산기 — 평균(z/t)·비율 및 계산 과정

모집단 표준편차를 아는 평균, 표본 표준편차와 t분포를 쓰는 평균, 또는 윌슨 구간을 쓰는 비율에 대해 90%, 95%, 99% 신뢰구간을 계산합니다.

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가중평균 계산기 — 값·가중치·기여도와 단순평균

값과 가중치 행을 붙여넣어 가중평균, 가중합, 총 가중치, 단순평균, 가중치에 따른 차이, 각 행의 정규화 가중치 비율·곱·기여도를 계산합니다. 가중치의 합이 100일 필요는 없습니다.

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