相関係数の違いについて

はじめまして、maro77と申します。

現在、学生と社会人に関する公共政策に対する意識調査のアンケートを各1000通づつ、2000通回収し、そのデータ分析をしております。
具体的には、属性（年齢、性別、職業〔学部〕など）と各設問の関係性を分析したり、設問の回答結果同士の関係性を分析しております。

現在、相関関係をみようと思っているのですが、ちょっと調べてみたところ、いろんな分析手法があり、困っております。

そこで、相関係数について質問があります。相関係数には、ピアソンの相関係数、スピアマンの順位相関係数、ケンドールの順位相関係数のほか、クラメールの連関係数、ファイ係数、コンティンジェンシー係数、ケンドールのタウなどいろいろあることを知りました。

ピアソンの相関係数については、2変数が、数字のもの（年齢、年収、身長、体重など）の数値ではないと、求めていけないことを知りました。

しかし、そのほかの分析方法については、あまりよく違いがわかりません。
アンケート結果で得られたカテゴリーデータと順位データがある場合は、どの分析方法を使うのが正しいのでしょうか。また、これらは、どうゆう基準で使いわければよいのでしょうか？いろいろ調べたのですが、いまいち、頭の中のモヤモヤが晴れません。
お手数ですが、ご教示頂ければ幸いです。
宜しくお願い致します。

No.1 回答者： noname#21649 回答日時： 2005/11/02 03:07

まず.

計量か計数か。
正規分布かにこうプンプかポアソン分布か.１山分布かの分布の型によるちがい。

次に.検定能の違い。検定能の高い方法を使います(信頼限界を計算してみてください)。

注意するのが.データ数が等しい場合とか.データに対応がある場合とか.分散が等しい場合とかの条件がつく場合があります。

私の場合は.ソロバンで計算していた時代ですので.「正規分布以外の分布であったらば計算不能」として統計処理を打ちきりました。ですから.順位法選択についての知識はありません(本を見ながらする程度)。