SPSSを用いて相関係数を算出するには？スピアマン（Spearman）の順位相関係数の見方とグラフの作成方法まで解説

SPSSを使用したスピアマン（Spearman）の順位相関係数の結果の見方・確認方法 -2変数の関連性を明かにしたい場合-

①有意確率

有意確率（p）≧0.05：相関がない（厳密にいえばあるともないとも言えない）

②相関係数（ρ）

有意確率が有意水準未満（ここでは5%）であれば，合わせて相関係数（ρ）を確認します．

ちなみにPearson（ピアソン）の積率相関係数は「r」で表記することが多いですが，Spearmanの順位相関係数は「 ρ（ロー） 」や「rs」と表記することが多いです．

｜ρ｜=1.0～0.7

強い相関がある

｜ρ｜=0.7～0.4

｜ρ｜=0.4～0.2

弱い相関がある

｜ρ｜≦0.2

ほとんどなし

③もう1つ相関係数（ρ）が出力される

SPSSを使用したスピアマン（Spearman）の順位相関係数の算出方法-相関行列を作成して3変数以上の関連性を明かにしたい場合-

次に関連性を明かにしたい変数が3つ以上の場合の方法をご紹介いたします．これは相関行列を作成する方法になりますが，2変数ずつの組み合わせで複数回相関分析を行うのは骨が折れますが，相関行列を作成する方法は非常に効率的です．難しい話にはなりますが相関行列を作成する場合には，検定の多重性（相関分析を複数回繰り返すと有意な相関が出やすくなる）にも注意が必要です． ①分析⇒相関⇒2変量を選択 ②関連性を見たい変数を選択（crtlを用いると選択しやすい）して，右矢印ボタンを使って変数欄へ移動させ，Spearmanにチェックを入れてOKをクリック

SPSSを使用したスピアマン（Spearman）の順位相関係数の結果の見方・確認方法 -3変数以上の関連性を明かにしたい場合-

①有意確率

有意確率（p）≧0.05：相関がない（厳密にいえばあるともないとも言えない）

②相関係数（ρ）

有意確率が有意水準未満（ここでは5%）であれば，合わせて相関係数（ρ）を確認します．

｜ρ｜=1.0～0.7

強い相関がある

｜ρ｜=0.7～0.4

｜ρ｜=0.4～0.2

弱い相関がある

｜ρ｜≦0.2

ほとんどなし

③もう1つの組み合わせの相関係数（ρ）が出力される

SPSSを用いてスピアマン（Spearman）の順位相関係数を行った際のグラフ作成

①グラフ⇒レガシーダイアログ⇒散布図/ドットを選択 ②単純な散布にチェックして定義をクリック ③関連性をみたい変数（身長・偏差値）をそれぞれY軸・X軸へ移動させてOKをクリック ④散布図が完成 非常に重要なのはただ相関係数を算出するのではなく，相関係数を算出する前にこのような散布図を描出することです．散布図を描出してみると直線関係以外の他の関係性が見えてくる場合もあります．

Spearman（スピアマン）の順位相関係数における効果量（r）の算出

SPSSを使って統計解析をお手伝いします．5000円から格安で対応させていただいておりますのでお気軽にご相談ください． spss-statistics2020をフォローする素人でもわかるSPSS統計

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