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＞ スピアマンの順位相関とは？（Spearmanの順位相関係数）【DS検定】
## まず結論
- **スピアマンの順位相関とは、2つの変数の「順位」に着目して、単調な関係の強さを測る指標**です。
- DS検定では「ピアソンとの違い」「量的データか質的データか」「線形か単調か」を判断できるかが問われます。
## 直感的な説明
例えば、営業成績の順位と顧客満足度の順位を比べる場面を考えます。
- 売上の**絶対値**はバラバラでも
- 「上位の人ほど満足度も高い」という**順番の傾向**があれば関係があると言えます。
このとき使うのがスピアマンの順位相関です。
ポイントは、
> 「どれくらい増えたか」ではなく
> 「上がれば上がる、下がれば下がる」という流れを見る
ということです。
DS検定では、
「線形関係ではないが、増加傾向はある」というケースで使える指標はどれか？
と問われることが多いです。
## 定義・仕組み
スピアマンの順位相関は、
1. それぞれのデータを**順位に変換**
2. その順位同士で相関を計算
する方法です。
つまり、
- 元の値そのものではなく
- **順番だけに注目する**
というのが本質です。
### ピアソンとの違い
| 指標 | 見ているもの |
|------|--------------|
| ピアソンの積率相関 | 値の線形関係 |
| スピアマンの順位相関 | 順位の単調関係 |
スピアマンは
- データが正規分布でなくてもよい
- 外れ値の影響を受けにくい
- 順序尺度にも使える
という特徴があります。
DS検定では
「質的データ（順序尺度）にも使えるのはどれか？」
といった形で問われることがあります。
## どんな場面で使う？
### 使うべき場面
- 順位データ（例：満足度5段階）
- 正規分布を仮定できないデータ
- 曲線的だが、増加・減少の流れがあるデータ
- 外れ値の影響を減らしたい場合
### 使うと誤解しやすい場面
- 完全な線形関係の強さを知りたい場合
- 増加幅そのものが重要な場合
例えば、
y = x³ のような関係は
線形ではないが単調増加です。
この場合：
- ピアソン → 1より小さい
- スピアマン → +1
になります。
ここはDS検定の典型的なひっかけです。
## よくある誤解・混同
### ❌ ピアソンと同じもの
→ 違います。
ピアソンは「直線的な関係」だけを見ます。
スピアマンは「単調な関係」を見ます。
### ❌ 値の差をそのまま使う
→ スピアマンは順位に変換してから計算します。
### ❌ 名義尺度にも使える
→ 使えません。
**順序があるデータ（順序尺度）まで**です。
### DS検定での迷いポイント
- 「線形関係」と書いてあれば → ピアソン
- 「単調関係」と書いてあれば → スピアマン
- 「順位」「順序尺度」と書いてあれば → スピアマン
選択肢ではここを混同させてきます。
## まとめ（試験直前用）
- スピアマンは「順位」で相関を測る
- 単調関係を評価する指標
- 順序尺度でも使える
- 線形関係を測るのはピアソン
「線形か？単調か？」
これが判断基準です。
## 対応スキル項目（データサイエンス力シート）
- スキルカテゴリ：基礎数学
- サブカテゴリ：統計数理基礎
- ★ 相関係数の意味を理解している
- ★ データの尺度水準（名義尺度・順序尺度・間隔尺度・比例尺度）を理解している