두 변수가 모두 이분변수인 경우에 가장 적합한 상관계수는?
- ①파이(phi) 계수
- ②스피어만(Spearman) 등위상관계수
- ③점이연(point biserial) 상관계수
- ④이연(biserial) 상관계수
- ⑤피어슨(Pearson) 상관계수
선지를 골라 바로 채점해 보세요.
정답 ① — 파이 계수는 두 변수가 각각 두 범주로 나뉠 때 만든 2×2 분할표의 연관성을 나타낸다. 따라서 두 이분변수 사이의 상관을 구하는 데 가장 적합하다.
선지별 오답 이유
- ① 파이 계수는 두 이분변수의 2×2 분할표에서 연관성의 방향과 크기를 나타내므로 적합하다.
- ② 스피어만 계수는 관측값을 순위로 바꾸어 순위 간 관계를 살필 때 쓰므로, 이분변수의 연관성을 나타내는 대표적 선택은 아니다.
- ③ 점이연 상관은 한 변수가 이분변수이고 다른 변수가 연속변수일 때 쓰므로, 두 변수의 형태와 맞지 않는다.
- ④ 이연 상관은 관찰된 이분변수가 본래 연속적인 잠재 특성을 인위적으로 나눈 결과라고 가정하며, 여기서 요구하는 일반적인 이분변수 간 연관성과는 다르다.
- ⑤ 피어슨 상관은 주로 두 연속변수의 선형 관계를 나타낸다. 이분변수를 0과 1로 코딩하면 파이 계수와 값이 같지만, 변수 형태에 맞춘 명칭은 파이 계수다.
관련 개념
변수의 측정 수준에 따라 알맞은 상관계수의 이름이 달라진다.
두 이분변수는 각 범주의 조합을 2×2 분할표로 정리하고 파이 계수로 연관성을 요약한다.
한 변수만 이분형이고 다른 변수가 연속형이면 점이연 상관을 고려하며, 순위 자료에는 스피어만 계수를 사용한다.
두 이분변수는 각 범주의 조합을 2×2 분할표로 정리하고 파이 계수로 연관성을 요약한다.
한 변수만 이분형이고 다른 변수가 연속형이면 점이연 상관을 고려하며, 순위 자료에는 스피어만 계수를 사용한다.
출처: 한국산업인력공단, Q-Net 자료실 · 공공누리 제1유형 · AI 해설 · 자동 검증 통과