相関係数計算 — ピアソンr・スピアマンρ
ペアデータを貼り付けるだけで、ピアソンr・r²・スピアマンρ・共分散を散布図と分かりやすい解釈つきで算出します。
🔒 すべてあなたのブラウザ内で動作します。入出力データはサーバに送信・保存されないため安全です。
散布図
ピアソンrは線形関係を、スピアマンρは順位(同順位は平均順位)に基づき単調な関係を測ります。|r|が0.3未満は弱い、0.3〜0.7は中程度、0.7超は強い相関が目安です。結果をクリックでコピー。
このツールについて
この相関計算ツールは、2つの変数がどれくらい一緒に動くかを測ります。ペアのデータ(2列、1行に1組)を貼り付けると、ピアソンの相関係数r・決定係数r²・スピアマンの順位相関・共分散を計算し、散布図を描いてパターンを目で確認できます。ピアソンは直線的な関係を、スピアマンは曲線でも「一貫して増える/減る」関係をとらえます。研究・マーケティング・授業の課題での手早いデータ探索に便利です。すべてブラウザ内で計算されるため、データが端末の外に出ることはありません。
よくある質問
相関があれば因果関係があると言えますか?
いいえ。これが最も重要な注意点です。rが大きいことは「2つが一緒に動く」ことしか意味せず、「一方が他方を引き起こす」ことは示しません。アイスの売上と水難事故は相関しますが、どちらも原因ではありません。暑さが両方を引き起こしています(交絡因子)。相関は偶然・逆の因果・隠れた第3の変数からも生じます。相関は「調べる価値のある関係」を見つけるために使い、原因は適切な実験で検証しましょう。
ピアソンとスピアマンの違いは?
ピアソンのrは「直線的な関係」を測り、外れ値に敏感です(極端な1点で大きく揺れます)。スピアマンは値をまず順位に変え、その順位で相関を計算するので、曲線でも「一貫して増える/減る」単調な関係をとらえ、外れ値の影響を受けにくくなります。散布図が「曲がっているが右肩上がりの雲」のような形なら、スピアマンが高く、ピアソンが低めに出ることがあります。両者の比較は、関係の形を手早く点検するのに役立ちます。
データセットはアップロードされますか?
いいえ。解析・各係数・散布図はすべてブラウザ内のJavaScriptで行われるため、貼り付けた数値が送信・保存されることはなく、読み込み後はオフラインでも動きます。未発表の研究や商用の数字にとって大切な点です。なお、相関は直線的・単調な傾向を要約するだけなので、必ず散布図も見てください。まったく異なるデータでも同じrになることがあります。