생활 단위 변환

상관계수 계산기

두 데이터 집합을 입력해 피어슨 상관계수와 관계의 방향을 계산합니다.

한눈에 요약

두 데이터 집합의 피어슨 상관계수는 -1부터 1 사이의 값으로 계산됩니다. 값이 1에 가까울수록 강한 양의 관계, -1에 가까울수록 강한 음의 관계를 의미해요.

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계산 공식 및 예시

공식피어슨 상관계수 = [데이터 개수 × 두 변수 곱의 합 - 각 변수 합의 곱] / 두 변수의 편차 제곱합 곱의 제곱근
계산 예시학습 시간 1, 2, 3, 4, 5시간과 시험 점수 52, 61, 68, 79, 88점의 상관계수는 약 0.997로 매우 강한 양의 상관관계입니다.

상관계수 계산기 사용법

첫 번째 데이터 집합과 두 번째 데이터 집합을 같은 순서로 입력해 주세요. 값은 쉼표, 공백, 세미콜론 또는 줄바꿈으로 구분할 수 있으며, 두 집합의 데이터 개수는 같아야 합니다.

이 계산기는 두 데이터 집합의 선형적인 관계를 피어슨 상관계수 rr로 계산합니다. 결과가 1에 가까우면 한 값이 커질 때 다른 값도 커지는 경향이 있고, -1에 가까우면 한 값이 커질 때 다른 값은 작아지는 경향이 있습니다.

계산 방법

피어슨 상관계수는 각 데이터가 평균에서 얼마나 떨어져 있는지를 비교해 관계의 방향과 강도를 계산합니다.

r=nxy(x)(y)[nx2(x)2][ny2(y)2]r = \frac{n\sum xy - (\sum x)(\sum y)}{\sqrt{[n\sum x^2 - (\sum x)^2][n\sum y^2 - (\sum y)^2]}}

계수의 절댓값이 클수록 선형적인 관계가 강합니다. 일반적으로 절댓값이 0.7 이상이면 강한 관계, 0.3 이상 0.7 미만이면 중간 정도의 관계, 0.3 미만이면 약한 관계로 해석할 수 있습니다.

계산 예시

  • 상황 1: 첫 번째 데이터가 1, 2, 3, 4, 5, 두 번째 데이터가 2, 4, 6, 8, 10이면 두 데이터가 일정하게 함께 증가하므로 상관계수는 1.000 r입니다.
  • 상황 2: 첫 번째 데이터가 1, 2, 3, 4, 5, 두 번째 데이터가 10, 8, 6, 4, 2이면 한 데이터가 증가할 때 다른 데이터가 감소하므로 상관계수는 -1.000 r입니다.

사용 시 주의사항 및 활용 팁

  • 본 계산기 결과는 입력한 표본에 대한 선형 상관관계 참고용 수치입니다.
  • 상관관계가 높아도 인과관계가 있다는 뜻은 아니므로 실무에서는 시간 순서, 표본 수, 외부 요인을 함께 검토해 주세요.
  • 극단적인 이상치 하나가 상관계수를 크게 바꿀 수 있으므로 필요하면 이상치 여부를 먼저 확인하는 것이 좋습니다.
최종 내용 검토일: 2026-08-24

Q&A

자주 묻는 질문

상관계수는 어떤 범위의 값을 가지나요?

피어슨 상관계수는 -1부터 1 사이입니다. 1은 완전한 양의 상관관계, -1은 완전한 음의 상관관계, 0은 선형적인 상관관계가 거의 없음을 뜻합니다.

상관계수가 높으면 한 변수가 다른 변수의 원인인가요?

아닙니다. 상관계수는 두 데이터가 함께 변하는 정도와 방향을 보여줄 뿐이며, 인과관계를 증명하지는 않습니다. 제3의 변수나 데이터 수집 방식도 함께 확인해야 합니다.