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公式

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  1. Spearman rho (Pearson on ranks, with ties)

    Spearman rho (Pearson on ranks, with ties): スピアマンの順位相関係数 計算ツール

    When ties are present, rho is the Pearson correlation of the average ranks. R(X) and R(Y) are the rank vectors, with bars denoting their means.

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結果

スピアマンの順位相関係数(ρ)
1
−1(完全な逆相関)~ +1(完全な一致)
ペア数(n) 5
Σd²(順位差の二乗和) 0

スピアマンの順位相関とは?

スピアマンの順位相関係数(ρ、「ロー」)は、2つの変数間の単調な関係の強さと向きを測る指標です。ピアソンの相関係数と異なり、生のデータ値ではなくデータの順位(ランク)を使って計算するため、関係が直線的であることや、データが正規分布に従うことを前提としません。ρの値は、−1(完全な逆順)から0(単調な関連なし)を経て、+1(完全な一致)までの範囲をとります。

単調増加、単調減少、順位関係なしを示す3つの小さな散布図
スピアマンのρは単調な関係を測ります:正(ρが+1付近)、負(ρが-1付近)、なし(ρが0付近)。

この計算ツールの使い方

2系列のデータを、それぞれX欄とY欄に入力します。値はカンマまたはスペースで区切ってください。2つのリストは同じ件数である必要があります(件数の多い側の余分な値は無視されます)。「計算」を押すと、ρ、ペア数(\(n\))、そして順位差の二乗和である\(\sum d^{2}\)が表示されます。

計算式の解説

同順位(タイ)がないデータの場合、ρは次の式で求められます。

$$\rho = 1 - \frac{6 \sum d_i^{2}}{n\,(n^{2}-1)} \qquad d_i = R\!\left(\text{X}_i\right) - R\!\left(\text{Y}_i\right)$$

まず各変数を別々に順位付けします(最小値を順位1とします)。各ペアについて、Xの順位とYの順位の差を\(d\)とします。それぞれの\(d\)を二乗して合計し、上の式に代入します。同順位が存在する場合、この簡易式には偏りが生じるため、本ツールは自動的に、同順位の値に平均順位を割り当てたうえで、順位に対するピアソン相関を計算する方式に切り替えます。

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2つのデータ列が順位列に変換され、差dの二乗を示す図
各XとYの値に順位をつけ、\(d\)は順位の差、\(\sum d^{2}\)を公式に用います。

計算例

X = 10, 20, 30, 40, 50、Y = 12, 24, 33, 44, 55 を考えます。両系列とも同じ向きに増加しているため、それぞれの順位は1,2,3,4,5となります。すべてのペアで\(d = 0\)なので、\(\sum d^{2} = 0\)、$$\rho = 1 - \frac{6 \times 0}{5 \times 24} = 1$$ となり、完全な正の単調関係を示します。

よくある質問

ρ = 0 は何を意味しますか? 単調な傾向がないことを意味します。Xが増えても、Yには一貫した増減が見られません。

ピアソンのrとは何が違うのですか? ピアソンは生の値に基づく直線的な関連を測るのに対し、スピアマンは順位に基づく単調な関連を測ります。そのため、外れ値や、直線的ではないものの順序性のある関係に対して頑健(ロバスト)です。

データ点はいくつ必要ですか? ρを計算するには最低2ペアが必要ですが、ペア数が多いほど、関連性の推定はより信頼できるものになります。

最終更新: