이변량 상관계수를 산출하는 모델은 pearson linear correlation coefficient (PLCC), spearman rank-order correlation coefficient (SROCC) 및 kendall rank-order correlation coefficient가 주로 사용되며 일반적으로 상관성을 파악하기 위해 가장 많이 사용되는 상관계수는 PLCC 와 SROCC이다.
<p>PCA 에서 \( \mathrm { pKa } , \log \mathrm { P } \) 및 MW가 \( \mathrm { RL } _ { 50 } \) 사이의 상관관계가 발견되었지만, 통계적으로 유의한 수준의 상관성을 설명하기 위해 이변량 상관분석을 실시하였다. 본 연구에서 사용된 농약은 \( 6 \)종이기 때문에 샘플수가 적어 통계적 오류가 일어나기 쉽기 때문에, 상관분석을 하기 전 각 변수값의 정규성 검정을 실시하여 모수 통계에 적합한 데이터인지 검증하였다. 정규성 검정에는 작은 샘플 수에 적용하는 Shapiro-wilk 검정을 실시하였으며, 그 결과 8항목의 변수 중 \( 7 \)항목인 AI, MW, \( \log \mathrm { P } \), \( \mathrm { S } _ {\mathrm { w } } , \mathrm { pKa } \), \( \mathrm { RL } _ { 50 } \) 및 IC가 모두 유의확률( \( ( \mathrm { P } ) \geq 0.05 \) 이상으로 나타나 정규성을 만족하였다. 반면에, \( \mathrm { P } _ {\mathrm { V } } \)의 \( \mathrm { P } \)는 0.007로 나타나 정규성에 만족하지 않았다.</p> <p>이변량 상관계수를 산출하는 모델은 pearson linear correlation coefficient (PLCC), spearman rank-order correlation coefficient (SROCC) 및 kendall rank-order correlation coefficient가 주로 사용된다. 일반적으로 상관성을 파악하기 위해 가장 많이 사용되는 상관계수는 PLCC 와 SROCC이다. PLCC같은 경우 두 변수 간에 선형성이 얼마나 강한지를 측정하기 위함이고, SROCC 는 두 변수간의 단조성을 평가하기 위해 사용된다. 따라서, \( \mathrm { RL } _ { 50 } \)과 농약의 물리화학적 특성상 선형성보다는 단조성에 적합하여 Table 6과 같이 SROCC를 이용하여 상관계수를 산출하였다. 또한, \( \mathrm { RL } _ { 50 } \)과 변수간의 관계를 시각적으로 확인하기 위하여 Fig. 2와 같이 산점도로 나타내었다. 그 결과 \( \mathrm { RL } _ { 50 } \)과 \( \mathrm { pKa } \) 의 상관계수가 \( -0.928 \) 로 매우 높은 음의 상관관계가 나타났으며, \( p<0.01 \) 로 유의확률이 높았다. IC 및 MW의 \( R ^ { 2 } \)는 0.543의 양의 약한 상관관계, \( \log \mathrm { P } \)는 \( -0.543 \) 으로 음의 약한 상관관계로 나타났다. 이러한 결과는 Fig. \( 1 \)처럼 주성분 분석과 연관성이 나타나, 해당 물리화학적 특성이 \( \mathrm { RL } _ { 50 } \) 과 상관성이 있는 것으로 판단된다.</p>