スピアマンの順位相関係数ここでは,ピアソンの積率相関係数(数量データ×数量データ)以外のさまざまな相関係数を求めます。最初に,カテゴリデータ×カテゴリデータの場合に用いるクラメールの連関係数(このページ)を,次に数量データ×カテゴリデータの場合の相関比を,そして最後に順序尺度に関するスピアマンの順位相関係数をExcelで計算します。東日本と西日本の境界を隔てるA地域とM地域にいくつかの店舗をもつ飲食店Xがあります。このたびXでは,提供する料理の風味が従来品とは異なるSを,新メニューとして採用することを検討しています。両地域での画一的な商品展開には,嗜好の違いも想定されることから躊躇されるところもあります。そこでXでは判断の一端として,現場の全ての従業者の感覚を大切にしてみたいと考えました。・商品Sが地域の顧客に受容されると思うか(おおいに・ふつう・まったく)この質問に対する回答を,地域別にクロス集計したものが次の表です。一瞥したところ,従業地と受容についての予測には関連が見られそうです。そこで,Xではこれがどの程度のものか,指標として確かめてみたいと考えました。以下,このデータをもとにクラメールの連関係数を求めます。下図のように「実測値」表の直下に,これと同様の表組みを作成します。以下に同じ)値を求めます。同時に「χ2統計量」「クラメールの連関係数」の各見出しも用意しておきます。2期待値の計算(1)「期待値」表のデータ領域の最も左上のセルに,下の式を入力します。/総計となっています(複合参照するセルと絶対参照するセルがあります)。この式を「期待値」表すべてのデータ領域にコピーします。3期待値の計算(2)「期待値」表の下図ハイライトの領域を選択した状態で,オートサムボタン(Σ)をクリックします。計算(1)「(実測値-期待値)^2/期待値」表のデータ領域の最も左上のセルに,下の式を入力します。(ピアソンのχ2値の計算式の一部)となっています。この式を同表すべてのデータ領域にコピーします。計算(2)「(実測値-期待値)^2/期待値」表の下図ハイライトの領域を選択した状態で,オートサムボタン(Σ)をクリックします。「(実測値-期待値)^2/期待値」表の黄色の部分(下図参照)がχ2統計量(ピアソンのχ2値)です。便宜上,ここでは表の直下に転記することとします。χ2統計量をもとにクラメールの連関係数(V)を計算します。これは次の式で求めることができます。0.51となりました。クラメールの連関係数は,0から1の値をとります。2変数の関連において,0に近いほど弱く,1に近いほど強いと考えます。pp.127-136.Next次頁は「相関比」の例です。分割表」における出力項目その他の参照メインサイト「ひとりマーケティングのためのデータ分析」の相関に関するHow-toです。