スピアマンの順位相関係数の導出とpythonを使った計算例

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はじめに
スピアマンの順位相関係数について
pythonを用いた順位相関係数の計算
スピアマンの順位相関係数の導出

はじめに

　データ間の関係性を要約する方法として、相関係数がよく用いられます。相関係数には種類があり、データの順位しかわかっていない場合のような場合に用いられるものとして順位相関係数とよばれるものがあります。

この記事では、順位相関係数の中でも特にスピアマンの順位相関係数に焦点を当て、その導出や、pythonを使った計算例を述べます。

この記事に記載されているソースコードは以下のGoogle Colabから試すことができます。

\begin{align*}
\newcommand{\mat}[1]{\begin{pmatrix} #1 \end{pmatrix}}
\newcommand{\f}[2]{\frac{#1}{#2}}
\newcommand{\pd}[2]{\frac{\partial #1}{\partial #2}}
\newcommand{\d}[2]{\frac{{\rm d}#1}{{\rm d}#2}}
\newcommand{\T}{\mathsf{T}}
\newcommand{$}{\left(}
\newcommand{$}{\right)}
\newcommand{\{}{\left\{}
\newcommand{\}}{\right\}}
\newcommand{\[}{\left[}
\newcommand{\]}{\right]}
\newcommand{\dis}{\displaystyle}
\newcommand{\eq}[1]{{\rm Eq}(\ref{#1})}
\newcommand{\n}{\notag\\}
\newcommand{\t}{\ \ \ \ }
\newcommand{\tt}{\t\t\t\t}
\newcommand{\argmax}{\mathop{\rm arg\, max}\limits}
\newcommand{\argmin}{\mathop{\rm arg\, min}\limits}
\def\l<#1>{\left\langle #1 \right\rangle}
\def\us#1_#2{\underset{#2}{#1}}
\def\os#1^#2{\overset{#2}{#1}}
\newcommand{\case}[1]{\{ \begin{array}{ll} #1 \end{array} \right.}
\newcommand{\s}[1]{{\scriptstyle #1}}
\definecolor{myblack}{rgb}{0.27,0.27,0.27}
\definecolor{myred}{rgb}{0.78,0.24,0.18}
\definecolor{myblue}{rgb}{0.0,0.443,0.737}
\definecolor{myyellow}{rgb}{1.0,0.82,0.165}
\definecolor{mygreen}{rgb}{0.24,0.47,0.44}
\newcommand{\c}[2]{\textcolor{#1}{#2}}
\newcommand{\ub}[2]{\underbrace{#1}_{#2}}
\end{align*}

スピアマンの順位相関係数について

　スピアマンの順位相関係数 $\rho_{xy}$ はデータの値の大きさは関係なく、データの順位（順序）のみで決まります。データの順位だけわかれば、数値をとる必要はありません。

例えば、次のような学力テストの順位しかわかってない場合でもスピアマンの順位相関係数を計算することができます。

数学テストの順位	物理学テストの順位
1	1
3	4
2	2
4	5
5	3
6	6

一般的に、観測対象の値 $x, y$ の順位をそれぞれ、次の表のように $\tilde{x}, \tilde{y}$ と表記することにします。

$x$ の順位	$y$ の順位
$\tilde{x}^{(1)}$	$\tilde{y}^{(1)}$
$\tilde{x}^{(2)}$	$\tilde{y}^{(2)}$
$\vdots$	$\vdots$
$\tilde{x}^{(n)}$	$\tilde{y}^{(n)}$

すると、スピアマンの順位相関係数 $\rho_{xy}$ は次式で計算できます。

\begin{align*}
\rho_{xy} = 1\ – \f{6}{n(n^2-1)} \sum_{i=1}^n (\tilde{x}^{(i)}\ – \tilde{y}^{(i)})^2.
\end{align*}

pythonを用いた順位相関係数の計算

　スピアマンの順位相関係数がなぜ上式の形となるかの証明は後回しにして、まずはpythonで順位相関係数を計算してみます。

計算の方法は、上式を実装するまでもなく、scipy.statsライブラリのspearmanr関数を用いれば簡単に計算することができます。

例えば、先ほど述べた学力テストの順位の例を使って順位相関係数を計算すると以下のようになります。

import scipy.stats as st

# スピアマンの順位相関係数を計算
math = [1, 3, 2, 4, 5, 6]
phys = [1, 4, 2, 5, 3, 6]

corr, pvalue = st.spearmanr(math, phys)
print(corr)

# 出力
0.8285714285714287

このように、スピアマンの順位相関係数の視点では、数学テストと物理的テストの順位には強い相関があります。

スピアマンの順位相関係数の導出

　それでは、最後にスピアマンの順位相関係数の表式

\begin{align*}
\rho_{xy} = 1\ – \f{6}{n(n^2-1)} \sum_{i=1}^n (\tilde{x}^{(i)}\ – \tilde{y}^{(i)})^2
\end{align*}

を導出します。導出の出発点は相関係数の定義式からです。

\begin{align*}
\rho_{xy} = \f{{\rm cov}[\tilde{x}, \tilde{y}]}{\sigma_{\tilde{x}} \sigma_{\tilde{y}}} = \f{\sum_{i=1}^n (\tilde{x}^{(i)} – \bar{\tilde{x}}) (\tilde{y}^{(i)} – \bar{\tilde{y}}) }{\sqrt{\sum_{i=1}^n (\tilde{x}^{(i)} – \bar{\tilde{x}})^2} \sqrt{\sum_{i=1}^n (\tilde{y}^{(i)} – \bar{\tilde{y}})^2}}.
\end{align*}

証明

\begin{align*}
\rho_{xy} = \f{\sum_{i=1}^n (\tilde{x}^{(i)} – \bar{\tilde{x}}) (\tilde{y}^{(i)} – \bar{\tilde{y}}) }{\sqrt{\sum_{i=1}^n (\tilde{x}^{(i)} – \bar{\tilde{x}})^2} \sqrt{\sum_{i=1}^n (\tilde{y}^{(i)} – \bar{\tilde{y}})^2}} \t (☆)
\end{align*}

の変形の準備として、次式が成り立つことを用いる。

\begin{align*}
\bar{\tilde{x}} &= \bar{\tilde{y}} = \sum_{i=1}^n i = \f{n+1}{2}, \n
\sum_{i=1}^n {\tilde{x}^{(i)}}^2 &= \sum_{i=1}^n {\tilde{y}^{(i)}}^2 = \sum_{i=1}^n i^2 = \f{n(n+1)(2n+1)}{6}.
\end{align*}

すると、

\begin{align*}
\sum_{i=1}^n (\tilde{x}^{(i)} – \bar{\tilde{x}})^2 = \sum_{i=1}^n (\tilde{y}^{(i)} – \bar{\tilde{y}})^2 &= \sum_{i=1}^n {\tilde{x}^{(i)}}^2 – n\bar{\tilde{x}}^2 \n
&= \f{n(n+1)(2n+1)}{6} – n $ \f{n+1}{2} $^2 \n
&= \left(\frac{n+1}{2}\right)\left(\frac{n(2 n+1)}{3}-n \frac{(n+1)}{2}\right) \n
&= \left(\frac{n+1}{2}\right)\left(\frac{n^{2}-n}{6}\right) \n
&= \frac{n\left(n^{2}-1\right)}{12}
\end{align*}

また、

\begin{align*}
\sum_{i=1}^n (\tilde{x}^{(i)} – \bar{\tilde{x}}) (\tilde{y}^{(i)} – \bar{\tilde{y}}) &= \sum_{i=1}^n \tilde{x}^{(i)} \tilde{y}^{(i)} – n\bar{\tilde{x}} \bar{\tilde{y}} \n
&= \sum_{i=1}^n \tilde{x}^{(i)} \tilde{y}^{(i)} – n\left(\frac{n+1}{2}\right)^{2} \n
&= \sum_{i=1}^n \tilde{x}^{(i)} \tilde{y}^{(i)} – \frac{n(n+1)^{2}}{4}
\end{align*}

を、式(☆)に代入して、

\begin{align*}
\rho_{xy} &= \frac{\sum_{i=1}^{n} \tilde{x}^{(i)} \tilde{y}^{(i)} -\frac{n(n+1)^{2}}{4}}{\frac{n\left(n^{2}-1\right)}{12}} \n
&= \frac{12 \sum_{i=1}^{n} \tilde{x}^{(i)} \tilde{y}^{(i)}}{n\left(n^{2}-1\right)}-\frac{3 n(n+1)^{2}}{n\left(n^{2}-1\right)} \n
&= \frac{12 \sum_{i=1}^{n} \tilde{x}^{(i)} \tilde{y}^{(i)}}{n\left(n^{2}-1\right)}-\frac{3 n(n+1)^{2}}{n(n-1)(n+1)} \n
&= \frac{12 \sum_{i=1}^{n} \tilde{x}^{(i)} \tilde{y}^{(i)}}{n\left(n^{2}-1\right)}-\frac{3(n+1)}{n-1}
\end{align*}

を得る。

一方、
\begin{align*}
\sum_{i=1}^{n} (\tilde{x}^{(i)} – \tilde{y}^{(i)})^2 &= \sum_{i=1}^{n} {\tilde{x}^{(i)}}^{2}+\sum_{i=1}^{n} {\tilde{y}^{(i)}}^{2}-2 \sum_{i=1}^{n} \tilde{x}^{(i)} \tilde{y}^{(i)} \n
&= 2 \sum_{i=1}^{n} i^{2}-2 \sum_{i=1}^{n} \tilde{x}^{(i)} \tilde{y}^{(i)} \n
&= 2 \frac{n(n+1)(2 n+1)}{6}-2 \sum_{i=1}^{n} \tilde{x}^{(i)} \tilde{y}^{(i)}
\end{align*}

から、

\begin{align*}
\sum_{i=1}^{n} \tilde{x}^{(i)} \tilde{y}^{(i)}=\frac{n(n+1)(2 n+1)}{6}-\frac{1}{2} \sum_{i=1}^{n} (\tilde{x}^{(i)} – \tilde{y}^{(i)})^2
\end{align*}

と表記できることを使うと、

\begin{align*}
\rho_{xy} &= \frac{12 \cdot\left(\frac{n(n+1)(2 n+1)}{6}-\frac{1}{2} \sum_{i=1}^{n} (\tilde{x}^{(i)} – \tilde{y}^{(i)})^2\right)}{n\left(n^{2}-1\right)}-\frac{3(n+1)}{n-1} \n
&= \frac{2 n(n+1)(2 n+1)-6 \sum_{i=1}^{n} (\tilde{x}^{(i)} – \tilde{y}^{(i)})^2}{n(n-1)(n+1)}-\frac{3(n+1)}{n-1} \n
&= \frac{4 n^{3}+6 n^{2}+2 n-6 \sum_{i=1}^{n} (\tilde{x}^{(i)} – \tilde{y}^{(i)})^2-3 n(n+1)^{2}}{n(n-1)(n+1)} \n
&= \frac{n^{3}-n-6 \sum_{i=1}^{n} (\tilde{x}^{(i)} – \tilde{y}^{(i)})^2}{n(n-1)(n+1)} \n
&= \frac{n^{3}-n-6 \sum_{i=1}^{n} (\tilde{x}^{(i)} – \tilde{y}^{(i)})^2}{n\left(n^{2}-1\right)} \n
&= 1-\frac{6 \sum_{i=1}^{n} (\tilde{x}^{(i)} – \tilde{y}^{(i)})^2}{n\left(n^{2}-1\right)}.
\end{align*}

したがって、次式が成立する。

\begin{align*}
\rho_{xy} = 1\ – \f{6}{n(n^2-1)} \sum_{i=1}^n (\tilde{x}^{(i)}\ – \tilde{y}^{(i)})^2.
\end{align*}

導出が思ったより長くなってしまいました……

データ間の関係性の記述については▼こちらの記事もご覧ください。