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상관계수를 따로 따로 추정해야 한다. 따라서 상관계수를 구하기 전에 분석대상인 2변량 자료가 하나의 모집단에서 얻어졌는지, 2개 이상의 모집단에서 얻어졌는지를 확인할 필요가 있다.
공분산과 상관계수
이제 기대값이 각각 μ₁,μ₂인
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공분산과 상관계수와의 관계
기초통계학에서 두 변수간의 선형 연관성을 나타내는 도구인 공분산에 대해서 앞서 설명한 바와 같이 공분산은 다음과 같이 표현된다.
Cov(X,Y``) ~=~ E`(`X`- `mu_X `)( `Y`-`mu_Y `),
단,
mu_X =E`(X`),~mu_Y` = E`(Y`)
비록 공분산
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상관계수(sample correlation coefficient)가 된다. 가장 흔히 사용하는 표본상관계수인 피어슨상관계수(Pearson correlation coefficient)는 다음과 같다. [공분산]
◦ 연관성의 측도
◦ 연관성의 방향
◦ 공분산의 정의
◦ 공분산의 의미
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상관연구
결정계수:상관계수의 제곱, 분명한 결론×, 인과관계 설명 못함, 표준편차가 유사할 때, 상관계수가 높다(공분산↑=상관계수↑)
실험설계방법
준실험 단계
무선 표집×
①단일집단 사후검사 ②단일집단 전후검사 ③이질집단 사후검
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공분산이 0 보다 클 때 x, y는 비례한다)
- 두 개의 x, y의 변량에 대하여, x(또는 y)가 증가할 때,
y(또는 x)가 감소하 면 공분산 값은 0보다 작다. [()부호 동순]
(공분산이 0 보다 작을 때 x, y는 반비례한다)
상관계수가 가지는 의의
(1) 상관
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