はじめに
統計やデータサイエンスを学ぶ上で、「相関係数」に関する用語や定義は非常に重要です。
しかし、言葉の意味が似ていて混同しやすく、資格試験や学科試験でもよく間違えるポイントとなっています。
今回は、そんな「ピアソン相関係数」と「スピアマン順位相関係数」の違いを音楽のリズムに乗せて覚える、AI生成による教育ソングを制作しました。
AIを活用した楽曲制作
この楽曲は、生成AI「ChatGPT」によって歌詞を、音楽生成AI「Suno AI」によって曲自体を制作しています。
BPM140のアップテンポなエレクトロ・ポップ調で、男女デュエットによる覚えやすい構成になっています。
曲のテーマは「相関係数の違いを覚えること」で、受験対策や講義前の導入にも最適です。
タイトル・歌詞の紹介
曲のタイトル
ピアソンとスピアマン（相関係数）のうた
歌詞
ピアソンは 線形、正規分布
スピアマン 順位、分布の仮定なし
ピアソンは 線形関係 正規分布が 前提
ピアソンは 共分散 ÷ 標準偏差
ピアソン 外れ値に弱い
スピアマンは 順位データを使う
単調関係の 強さと向きを測る
スピアマンは 分布の仮定なし
外れ値の影響 少ない
線形なら ピアソン
順位なら スピアマン
正規分布 前提なピアソン
外れ値に強い スピアマン
ピアソン 外れ値に弱い
スピアマン 外れ値に強い
楽曲の視聴
以下のプラットフォームで楽曲をお聴きいただけます。
- YouTube
- Suno AI
ピアソンとスピアマン(相関係数)のうた（Suno AI）
歌詞の解説
歌詞に登場する統計用語や数式の意味を簡単に解説します。
ピアソンは 線形、正規分布
→ ピアソン相関係数は、2つの連続変数の線形関係を前提とし、特に正規分布であることが理想とされます。
ピアソンは 共分散 ÷ 標準偏差
→ ピアソンの定義は以下の式で表されます。
ピアソン 外れ値に弱い
→ 平均や共分散は外れ値の影響を強く受けるため、ピアソンはロバスト性に欠けます。
スピアマンは 順位データを使う
→ スピアマン相関係数は、元データを順位に変換してから相関を計算します。
単調関係の強さと向きを測る
→ スピアマンは単調増加／単調減少などの関係性をとらえることができ、線形でなくてもOKです。
スピアマンは 分布の仮定なし
→ 分布に関する仮定（正規性など）が不要で、ノンパラメトリック手法に分類されます。
外れ値の影響 少ない
→ 順位だけを使うため、外れ値の影響はほとんど受けません。
楽曲に込めたメッセージ
この楽曲では、単なる暗記ではなく「統計的な意味をイメージとして定着させる」ことを意識しました。
用語を反復しながら、対照的な性質（線形 vs. 順位、外れ値に弱い vs. 強い）をリズムに乗せて覚えることで、試験本番でも迷わず選択肢を選べるようになることを目指しています。
まとめ
「相関係数の違いはわかったつもりだけど、試験では混乱する」という方にこそ、この楽曲は役立ちます。
統計の苦手意識を音楽で和らげ、正確な知識を感覚として定着させていきましょう。
資格試験の直前の復習や、学習の合間のリフレッシュとしてぜひご活用ください。
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