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연관성 척도(Measure of Association) - 공분산(Covariance), 상관계수(Correlation Coefficient) 본문
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연관성 척도(Measure of Association) - 공분산(Covariance), 상관계수(Correlation Coefficient)
컴공 K 2021. 4. 14. 00:01연관성 척도(Measure of Association)란?
- 2개 또는 그 이상의 항목에 대한 자료들이 상호 관련되어 있는지를 나타내는 척도
- 선형 관계(Linear relationship)에 대한 연관성 척도에는 공분산(Covariance), 상관계수(Correlation Coefficient)가 있음
공분산(Covariacne)
- 두 변수 (X, Y)가 자기 평균으로부터 떨어진 값을 서로 곱한 후, 모두 합하여 모집단에서는 N, 표본에서는 n-1로 나눈 값
모집단 공분산 | 표본 공분산 |
- 두 변수가 어느 방향(부호, sign)으로 얼마나 변동(크기, magnitude)하는 지를 나타냄
공분산 속성
x와 y는 양의 선형관계 | |
x와 y는 음의 선형관계 | |
x와 y는 선형적 관계를 갖지 않음 |
상관계수(Correlation Coefficient)
- 두 변수의 공분산을 표준편차의 곱으로 나눈 값
- 피어슨 상관계수
- 상관계수는 -1이상 1이하
- 상관계수가 0초과 1이하이면 X와 Y는 양의 선형 관계를 의미
- 상관계수가 -1이상 0미만이면 X와 Y는 음의 선형 관계를 의미
- 상관계수가 0이면 X와 Y는 상관이 없음
출처 : EXCEL, SPSS, R로 배우는 통계학입문/강상욱 외 8인 공저/자유아카데미/2014
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