質問: 相関分析に関する質問です。 間隔尺度と、2値データの名義尺度(or 順位尺度)の相関を出すときは、点双列相係数数(or 双列相関)を出すと本で読みました。
回答: たぶん勘違いがあります。たぶん,目的が,あなたが述べた種類の相関分析の対象ではありません。 >20名の聴衆にスピーチの >パフォーマンスを3段階で評価 >スピーチ評価の経験が豊富な人に同じ基準で評価 ということは,前者20名と経験豊富な人の評価の一致度を調べるのでしょう? あなたが述べた相関分析は,スコア自体の「一致度」を調べるのではなく,変化の一致度を調べるのです。 例えば x: 1. 1, 2, 2 y: 1, 1, 2, 2 ピアソンでも,スピアマンでも,相関係数1です。 しかし x: 1. 1, 2, 2 y: 2, 2, 3, 3 これも,ピアソンでも,スピアマンでも,相関係数1です。 後者では,ペアになるデータは違うのですが,XとYの変化のパターンが全く同じなので,相関係数1になるのです。 つまり,20名と経験豊富な人の評価の一致を調べるのではなく,その評価の変化パターンの一致を調べるのが相関分析なのです。 あなたの場合も,変化パターンでなく,評価そのものの一致度でしょう? すると,まず行うことは, 20名の聴衆20回ぶんが,どの程度一致するか を調べるのです。 その20名間の一致度が高いか,低いか,その評価が必要です。 このような場合は,例えば,Fleissのkappa係数が使われます。 以前の質問に対する私の回答参照 https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q111608740... そこにも書きましたが。オンラインで計算するなら StatsToDo その中の Cohen and Fleiss Kappa 前述のデータならば 1 1 1 1 2 2 2 2 Kappa係数(一致度)1 完全一致ですから,当然です。 1 2 1 2 2 3 2 3 Kappa係数(一致度)0.6 一致度は,相関とは違うことが分かります。 まず,その20名の一致度から調べます。一致度が低ければ,平均で経験者と比べても意味ありません。 むしろ。20名の一人ずつと経験者の一致度を比べて,経験者以上,以下の人がどれくらいるか,それを調べるべきでしょう。