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■【第7回】クイズ
- Question
Q: 連続変数間の関係性を評価する際、スピアマンの順位相関係数やケンドールの順位相関係数が、ピアソンの積率相関係数と比較して特に有用となるデータの性質や状況として、最も適切なものはどれでしょうか？
- A. データが厳密な正規分布に従っており、外れ値が一切存在しない大規模な臨床試験データ。
- B. データの分布形状が歪んでいたり、外れ値が含まれていたりする小規模・探索的なデータ。
- C. 2つの変数の間に、直線的な関係（線形関係）が極めて強く想定されるデータ。
- D. 変数間の因果関係を直接的に証明することを主目的として設計された検証的データ。
- Answer
A: 正答: B
解説:
スピアマンやケンドールなどの順位相関は、データそのものの値ではなく順位に基づいて計算されるため、外れ値や分布の形状に影響を受けにくいという特徴があります。そのため、分布の前提が不明確な小規模データや探索的データにおいて有用です。対してピアソン相関は直線的な関係に強く、外れ値の影響を受けやすい特徴があります。また、相関解析自体は因果関係を証明するものではありません。
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