#ケンドールの順位相関係数 に関する記事一覧

相関係数の値が「強い」か「弱い」かを判断する一般的な目安（0.7, 0.4など）を紹介。なぜその目安が使われるのか、その根拠や注意点、分野による違いを分かりやすく解説します。目安は絶対的なものではなく、散布図での可視化が重要です。

ケンドールの順位相関係数（Kendall's Tau）の意味や特徴、利用シーンを解説します。スピアマンの順位相関係数との違い、一致・不一致ペアを使った計算方法、タイ（同順位）の処理まで、具体例を交えてわかりやすく説明。順位データの相関を見る方法を学びましょう。

スピアマンの順位相関係数について、ピアソンの相関係数との違い（いつ使うべきか）や、計算方法、相関の強さの目安を初心者にもわかりやすく解説します。順序尺度データや正規分布しないデータの関連性を調べる方法を学びましょう。

相関係数の計算方法を知りたいですか？この記事では、ピアソンの積率相関係数の公式（共分散・標準偏差）を使った手計算ステップと、ExcelのCORREL関数を使った簡単な求め方を解説。スピアマン、ケンドールの順位相関係数にも触れます。