프로젝트/방법론명:

상관분석

유형:

통계 분석 기법

개요:

두 변수 간의 관계를 분석하여 상관계수를 통해 그 강도와 방향성을 파악하는 통계적 방법입니다.

추진/개발 주체:

통계학자 및 데이터 분석가

추진 시기:

19세기 후반부터 발전

적용 분야:

경제학, 심리학, 사회과학, 자연과학 등 다양한 분야

핵심 내용 및 구성:

상관분석은 두 변수 간의 관계를 수치화하여 상관계수를 통해 표현합니다. 상관계수는 -1에서 1 사이의 값을 가지며, 1에 가까울수록 강한 양의 상관관계, -1에 가까울수록 강한 음의 상관관계를 의미합니다. 0에 가까운 값은 두 변수 간에 상관관계가 거의 없음을 나타냅니다. 상관계수는 피어슨 상관계수, 스피어만 순위 상관계수 등 다양한 방법으로 계산될 수 있습니다. 피어슨 상관계수는 두 변수 모두 연속형이고 정규분포를 따를 때 주로 사용되며, 스피어만 순위 상관계수는 순위형 데이터나 비정규분포를 따르는 데이터에 적합합니다. 상관분석은 데이터의 패턴을 이해하고 예측 모델을 구축하는 데 중요한 역할을 합니다.

성과 및 영향:

상관분석은 데이터 간의 관계를 명확히 하여 의사결정에 중요한 정보를 제공합니다. 이는 연구 및 비즈니스 전략 수립에 기여합니다.

관련 사례:

경제학에서 소비와 소득 간의 상관관계를 분석하여 소비 패턴을 이해하는 데 사용됩니다.

이칭(alias):

Correlation Analysis

참고 정보:

상관분석은 인과관계를 증명하지 않으며, 상관관계가 존재한다고 해서 반드시 인과관계가 있는 것은 아닙니다.