피어슨 상관계수와 스피어만 상관계수 (Pearson vs Spearman Correlation)

한 줄 정의: 두 변수 사이의 관계 강도를 재는 대표적인 두 방법으로, 피어슨 상관계수는 값 그대로의 직선적(선형) 관계를, 스피어만 상관계수는 값을 순위(등수)로 바꾼 뒤의 관계를 나타냅니다.

쉽게 풀면

키와 몸무게처럼 실제 측정값이 있고 그 값들이 비교적 일직선 관계로 늘어난다면 피어슨 상관계수를 씁니다. 반면 "이번 시험 등수"와 "만족도 등수"처럼 순서만 의미가 있거나, 값에 극단치가 섞여 있거나, 관계가 곡선 형태에 가까울 때는 원래 값 대신 순위로 바꿔서 비교하는 스피어만 상관계수가 더 안정적입니다. 둘 다 -1에서 1 사이 값으로 관계의 강도와 방향을 나타내지만, "무엇을 기준으로 관계를 재는가"가 다릅니다.

왜 중요한가

두 상관계수 중 무엇을 선택했는지는 통계 분석의 타당성을 좌우하는 기본적인 결정이기 때문에, 거의 모든 실증연구 분야의 논문에서 방법론 절에 명시된다. 자료 분포나 척도 수준을 잘못 판단해 부적절한 상관계수를 쓰면 관계의 강도가 과소·과대 추정될 수 있어, 재현성과 결과 신뢰도를 평가하는 데도 중요한 판단 근거가 된다.

논문에서는 이렇게 쓰입니다

"자료가 정규성 가정을 만족하지 않아 피어슨 상관 대신 스피어만 순위상관을 이용해 분석하였다 (rs = 0.54, p < .01)."

원본 자료의 분포가 한쪽으로 치우쳐 있어 직선 관계를 전제로 하는 피어슨 대신, 순위 기반으로 계산하는 스피어만 방법을 골라 상관을 구했다는 뜻입니다.

"설문 응답이 리커트 척도로 수집되어 서열척도 특성을 고려해 스피어만 상관계수를 산출하였다."

설문 자료가 순서만 의미 있는 서열척도이므로, 등간척도를 전제로 하는 피어슨 대신 스피어만 방법을 사용했다는 뜻입니다.

"두 생리 지표 간에는 강한 선형 관계가 관찰되어 피어슨 상관계수를 이용해 관계의 강도를 정량화하였다 (r = 0.71, p < .001)."

연속형 생리 측정값들이 대체로 직선 관계를 보여 피어슨 상관계수를 표준적으로 적용했다는 의미입니다.

조금 더 깊게 보면

피어슨 상관계수는 두 변수의 공분산을 각 표준편차의 곱으로 나눠 계산하며, 직선 관계의 강도만을 포착하므로 뚜렷한 곡선 관계나 이상치가 있으면 실제 관계를 왜곡해 나타낼 수 있다. 스피어만 상관계수는 원래 값을 순위로 변환한 뒤 그 순위에 대해 피어슨 상관계수를 계산하는 방식이어서, 단조증가·단조감소 관계라면 직선이 아니어도 비교적 안정적으로 포착한다는 특징이 있다. 두 방법 모두 두 변수 사이의 연관성만을 나타낼 뿐 인과관계를 보장하지 않으며, 표본 크기가 작거나 극단치가 많은 경우 결과 해석에 더욱 주의가 필요하다.

주의할 점

피어슨 상관계수는 두 변수가 등간척도 이상이고 관계가 직선에 가까울 때 적합하며, 순서만 있는 자료(서열척도)나 뚜렷한 곡선 관계에는 적합하지 않습니다. 어떤 상관계수를 썼는지에 따라 결과 해석이 달라질 수 있으므로 논문에서는 반드시 어떤 방법을 썼는지 명시해야 하며, 상관관계가 곧 인과관계를 뜻하지 않는다는 점도 두 방법 모두에 동일하게 적용됩니다.