ランク相関分析は、変数間の関係を統計的に調査する際に中心的な意味を持ちます。特に、順序尺度のデータが関わる場合、スピアマンのランク相関は、パターンや関連を認識する有用な方法です。このガイドでは、Excelを使用して調査のためにスピアマンのランク相関を計算する手順をステップバイステップで説明します。
主な知見
- ランク相関は、2つの順序変数間の単調な関係の強度と方向を測定します。
- スピアマンのランク相関係数は、1つの変数が順序でありもう1つが間隔でスケーリングされている場合に特に適しています。
- Excelでの計算は、シンプルな式と関数を使用して行うことができます。
ステップバイステップガイド
まず、分析したい変数を定義します。この場合、顧客の満足度（順序尺度、値1-3）と注文数（メトリック尺度）が対象となります。
満足度と注文数の順位付けを行うためには、それらのデータを含む表が必要です。これらのデータをExcelに入力することを確認してください。
Excelにデータを入力した後、スピアマンのランク相関を計算します。Excelでは、「RANK.AVG」関数を使用してリスト内の数値の順位を返すことができます。満足度については、最初に次の形式を使用します：
この式を適用する際には、満足度の列をマークし、B4からデータ列の終わりまでの範囲を選択して、ランクを正しく識別します。
ランクを決定したら、注文数についても同様の手順を繰り返します。式と参照が正しく適用されていることを確認してください。
両方のランクリスト（満足度と注文数）が揃ったら、スピアマンのランク相関係数を計算する準備が整います。関係を特定するために「=CORREL」式を使用します。構文は以下のようになります：
最初の参照には満足度のランクリスト、2番目には注文数のランクリストを指定してください。Excelは、自動的にスピアマンのランク相関係数を計算します。
計算結果はどうなりますか？5.61%の値は、満足度と注文数の間に弱い正の関連性があることを示しています。これは、これら2つの変数の間にほとんど有意な関係がないことを意味します。
結果を解釈するために、ランク相関の異なる範囲が記載された値テーブルを使用します。解釈後、変数間には比較的独立性の高い低い相関率があることが確認されます。
まとめ
Excelでのスピアマンのランク相関分析の実施により、順序的およびメトリック変数間の関係に貴重な洞察を得ることができます。この方法は簡単に適用でき、関連を明確に示します。
