スピアマン順位相関とは？
すぴあまんじゅんいそうかん
スピアマン順位相関とは、2つの変数を順位に変換してから相関を求めるノンパラメトリックな統計手法で、外れ値の影響を受けにくく順序データにも適用できます。
スピアマン順位相関係数（Spearman's rank correlation coefficient）は、イギリスの心理学者チャールズ・スピアマンが考案した相関の指標です。通常のピアソン積率相関係数が変数の値そのものを用いるのに対し、スピアマン順位相関では各データを順位に変換してから相関を計算します。
計算の手順は次のとおりです。
- 2変数それぞれのデータに順位をつける（最小値を1とする）
- 各データ点の2変数間の順位の差（d）を求める
- 式 ρ = 1 − (6Σd²) / (n(n²−1)) で係数を算出する（nはデータ数）
係数は−1から+1の値をとり、+1に近いほど「一方が高いともう一方も高い」という単調増加の関係を、−1に近いほど単調減少の関係を示します。0に近いほど関係が弱いことを意味します。
ピアソン相関との大きな違いは、データが正規分布に従わなくても適用できる点（ノンパラメトリック性）と、外れ値の影響を受けにくい点です。また、アンケートの5段階評価のような順序尺度データにも使えるため、心理学・教育研究・医学など幅広い分野で活用されています。
ただし、線形関係の強さを測るピアソン相関より情報量がやや少なくなる場合もあるため、データの性質に応じて使い分けることが重要です。
使い方・例文
「勉強時間の多い順」と「テスト成績の高い順」の順位を比較して相関を求めるときや、外れ値が多いデータセットで関係性を評価するときに用いられます。
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