เครื่องคำนวณสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์

Pearson r
ถัดไป

สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเพียร์สัน (r) ใช้ประเมินความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปรสองตัว หรือกล่าวคือระดับความใกล้เคียงในการเปลี่ยนแปลงไปพร้อมกัน โปรแกรมคำนวณนี้จะรับค่า X และ Y ที่จับคู่กัน แล้วคำนวณค่า r และ r² (สัดส่วนของความแปรปรวนที่อธิบายได้) พร้อมกับจำนวนคู่ข้อมูลที่ใช้

วิธีการคำนวณความสัมพันธ์

  1. 1

    นำข้อมูลคู่มาติดตั้งร่วมกัน

    มีค่า X และค่า Y หนึ่งค่าต่อแถว โดยแยกด้วยคอมมาหรือแท็บ หรือสามารถนำข้อมูลจากสเปรดชีตมาวางได้

  2. 2

    ดำเนินการคำนวณ

    เครื่องคำนวณจะจับคู่ข้อมูลเหล่านี้ แล้วคำนวณค่าเฉลี่ย ค่าเบี่ยงเบน และสูตรของเพียร์สัน

  3. 3

    อ่านค่า r และ r²

    ค่า r มีช่วงตั้งแต่ -1 ถึง +1 ส่วน r² คือกำลังสองของค่า r ซึ่งสามารถตีความได้ว่าเป็นเปอร์เซ็นต์ของความแปรปรวนที่แบ่งปันร่วมกัน

  4. 4

    สังเกตขนาดกลุ่มตัวอย่าง

    ตรวจสอบจำนวนคู่ข้อมูล (n) ที่แสดงพร้อมกับผลลัพธ์ กลุ่มตัวอย่างขนาดเล็กทำให้ค่า r ไม่น่าเชื่อถือ จึงควรรายงาน n ควบคู่กับ r เสมอ

สูตร

r = Σ((xᵢ - x̄)(yᵢ - ȳ)) / √(Σ(xᵢ - x̄)² × Σ(yᵢ - ȳ)²)

หรืออีกนัยหนึ่งคือ r = cov(X, Y) / (σ_X × σ_Y) ซึ่งเป็นค่าความแปรปรวนร่วมที่ถูกปรับมาตรฐานด้วยผลคูณของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ทำให้ผลลัพธ์อยู่ในช่วง [-1, +1]

การตีความค่า r

ค่า r ความสัมพันธ์เชิงเส้น
±0.9 ถึง ±1.0 เข้มมาก
±0.7 ถึง ±0.9 เข้ม
±0.5 ถึง ±0.7 ระดับปานกลาง
±0.3 ถึง ±0.5 อ่อน
±0.0 ถึง ±0.3 อ่อนมากหรือไม่มีเลย

r² (สัมประสิทธิ์การกำหนด) คือ สัดส่วนของความแปรปรวนในตัวแปร Y ที่สามารถอธิบายได้โดยแบบจำลองเชิงเส้นจากตัวแปร X โดยเมื่อร = 0.7 จะหมายความว่า r² = 0.49 ซึ่งแสดงว่าประมาณครึ่งหนึ่งของความแปรปรวนสามารถอธิบายได้ด้วยแบบจำลองเชิงเส้น อีกครึ่งหนึ่งไม่สามารถอธิบายได้

เมื่อใช้เพียร์สันเป็นเครื่องมือที่ไม่เหมาะสม

เพียร์สันสมมติฐานว่าข้อมูลมีความสัมพันธ์แบบเชิงเส้น และมีลักษณะใกล้เคียงกับการแจกแจงปกติ โดยไม่มีค่าที่ผิดปกติอย่างชัดเจน อย่างไรก็ตาม สมมติฐานนี้ให้ผลลัพธ์ที่ไม่แม่นยำอย่างมากในกรณีต่อไปนี้:

  • ความสัมพันธ์แบบโค้ง: ในช่วง [-5, 5] สมการ y = x² มีค่า r = 0 แม้ว่าผลลัพธ์จะสามารถคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำก็ตาม
  • ค่าผิดปกติ: ค่าเดียวที่อยู่ห่างออกไป 5 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน จะทำให้ค่า r เพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าหรือลดลงเหลือครึ่งหนึ่ง
  • ข้อมูลลำดับ: ใช้ค่า Spearman’s ρ (สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของลำดับ) แทน
  • แบบไบนารีหรือแบบจำแนกประเภท: ใช้ค่า point-biserial, phi หรือ Cramer’s V ตามประเภทของข้อมูล

ความสัมพันธ์ไม่ได้หมายถึงเหตุและผล: หลักการพื้นฐาน

ตัวแปรสองตัวสามารถมีความสัมพันธ์กันอย่างเข้มแข็งได้ เนื่องจาก:

  1. X เป็นสาเหตุของ Y
  2. Y เป็นสาเหตุของ X
  3. ตัวแปรที่สาม Z เป็นสาเหตุของทั้งสองปรากฏการณ์ (การปนเปื้อนข้อมูล)
  4. ความบังเอิญโดยสมบูรณ์ (ในกลุ่มตัวอย่างขนาดเล็ก)
  5. ความลำเอียงในการคัดเลือกเกี่ยวกับวิธีการเก็บรวบรวมข้อมูล

ยอดขายไอศกรีมและจำนวนผู้เสียชีวิตจากการจมน้ำมีความสัมพันธ์กันในระดับ +0.8 ในช่วงเดือนฤดูร้อน อย่างไรก็ตาม ไอศกรีมไม่ใช่สาเหตุของการจมน้ำ เพราะสภาพอากาศที่ร้อนจัดคือสาเหตุหลักทั้งสองประการ

ขนาดของกลุ่มตัวอย่างและความสำคัญทางสถิติ

ค่า r ที่คำนวณจากกลุ่มตัวอย่างขนาดเล็กอาจทำให้เกิดความเข้าใจผิดได้ โดยเมื่อ n = 5 ค่า r = 0.5 จะไม่แตกต่างทางสถิติจากศูนย์ (p ≈ 0.4) แต่เมื่อ n = 100 ค่า r = 0.2 จะชัดเจนว่าไม่เป็นศูนย์ (p < 0.05) ควรระบุขนาดของกลุ่มตัวอย่างพร้อมกับค่า r เสมอ การใช้ค่า p-value กับค่า r เป็นวิธีการทดสอบสมมติฐานศูนย์ที่ว่าความสัมพันธ์จริงเท่ากับศูนย์

คำถามที่พบบ่อย

มีความสัมพันธ์เชิงเส้นในทิศทางบวกในระดับปานกลาง โดยค่า r² เท่ากับ 0.25 ซึ่งหมายความว่าความแปรปรวนของตัวแปร Y ประมาณร้อยละ 25 สามารถอธิบายได้โดยการใช้ตัวแปร X ในลักษณะเชิงเส้น ส่วนอีกร้อยละ 75 ยังไม่สามารถอธิบายได้ ถือเป็นผลกระทบจริง แต่ห่างไกลจากความแน่นอนแบบเต็มรูปแบบ

ไม่ ตามหลักการออกแบบของระบบ หากผลลัพธ์ที่ได้อยู่นอกช่วง [-1, 1] การคำนวณจะมีข้อผิดพลาด โดยทั่วไปเกิดจากข้อมูลที่จับคู่ผิด หรือจากการคำนวณค่าความแปรปรวนร่วมโดยไม่ได้ปรับให้อยู่ในระดับเดียวกันตามส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ใช้พีร์สัน (Pearson) เพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงเส้นในข้อมูลต่อเนื่องที่ไม่มีค่าผิดปกติสำคัญ ส่วนสเปียร์แมน (Spearman) ใช้สำหรับความสัมพันธ์แบบเดี่ยวแต่ไม่เป็นเชิงเส้น หรือเมื่อค่าผิดปกติมีผลทำให้ค่าพีร์สันเบี่ยงเบนออกจากแนวเฉลี่ย

ไม่ นี่เป็นเพียงคำอธิบายเกี่ยวกับตัวอย่างที่คุณมีอยู่ ไม่ใช่การคาดการณ์แต่อย่างใด การตรวจสอบความเสถียรโดยวิธีการตรวจสอบแบบข้าม (cross-validation) ชุดข้อมูลทดสอบที่แยกไว้โดยเฉพาะ หรือช่วงความเชื่อมั่นของค่า r ถือเป็นวิธีที่เหมาะสมและน่าเชื่อถือในการประเมินความเสถียร

เครื่องมือที่เกี่ยวข้อง

เครื่องคำนวณแมโคร

แปลงเป้าหมายแคลอรีต่อวันและเปอร์เซ็นต์แมโครเป็นกรัมของโปรตีน คาร์โบไฮเดรต และไขมัน พร้อมตัวเลือกแบบสมดุล โปรตีนสูง เพิ่มกล้ามเนื้อ และคาร์โบไฮเดรตต่ำ

เครื่องคำนวณแคลอรีที่เผาผลาญ

ประมาณแคลอรีที่คุณเผาผลาญระหว่างออกกำลังกายจากน้ำหนักตัว ชนิดกิจกรรม และระยะเวลา โดยใช้ค่า MET ที่อ้างอิงหลักวิทยาศาสตร์

เครื่องคำนวณค่า eGFR

ประเมิน eGFR จากครีอะตินีนในซีรัม อายุ และเพศ ด้วยสมการครีอะตินีน CKD-EPI 2021 ที่ไม่ใช้ปัจจัยเชื้อชาติ ผลลัพธ์เป็น mL/min/1.73 m²

เครื่องคำนวณขนาดตู้ปลา

คำนวณปริมาตรตู้ปลาเป็นแกลลอนสหรัฐและลิตรจากขนาดด้านในของตู้เป็นนิ้ว พร้อมน้ำหนักของน้ำเมื่อเติมเต็มเป็นปอนด์และกิโลกรัม

เครื่องคำนวณระยะเวลา

คำนวณระยะเวลาระหว่างสองเวลาเป็น HH:MM ชั่วโมงทศนิยม นาที และวินาที

เครื่องคำนวณ ANOVA

ทำ one-way ANOVA กับสองกลุ่มขึ้นไปเพื่อทดสอบว่าค่าเฉลี่ยต่างกันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่ พร้อมรายงาน F-statistic องศาอิสระ ค่าเฉลี่ยกำลังสอง และผลรวมกำลังสอง

เครื่องมือนี้มีให้บริการในภาษาอื่น