Rで相関分析（pearsonとspearman）

 Rで相関分析を行う。データは以下の通り。架空のデータで、a列が握力、ｂ列が垂直飛びの結果だとする。

a	b
30.1	56.7
27.5	48.3
32.8	57.1
29.6	52.2
30.6	53.4
32.1	57.7
23.3	49.2
29.4	56.9
28.2	56.6
28.8	53.5
25.7	54.2
30.2	51
29.3	52.8
28	53.9
25.8	51.3
30.9	54.9
32.5	57.4
32.2	58.6
24.4	53.6
30.7	55.1

Ｒのコードは以下の通り。データの名前はdata1。a列とb列のデータの相関を観たいので、data$aとdata$bを , で区切って記述する。相関分析では、順番はどちらが先でも結果は変わらない。method=でpearsonを指定するとpearsonの積率相関係数を計算してくれる。

cor.test(data1$a,data1$b, method = "pearson")　

結果は以下の通り。p-valueは無相関検定のp値で、相関係数はcorで、約0.65となっている。95 percent confidence intervalは、相関係数の95%信頼区間。

	Pearson's product-moment correlation

data:  data1$a and data1$b
t = 3.6002, df = 18, p-value = 0.002046
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 0.2865442 0.8470224
sample estimates:
      cor 
0.6470215 

ノンパラメトリックな方法としてspearmanを使いたい場合、method=をspearmanとすればよい。なお、結果は以下の通りとなる。

	Spearman's rank correlation rho

data:  data1$a and data1$b
S = 472, p-value = 0.002699
alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
sample estimates:
      rho 
0.6451128