ความสัมพันธ์แบ่งออกเป็นสองรูปแบบในสถิติ ได้แก่ ความสัมพันธ์แบบสองตัวแปรและความสัมพันธ์บางส่วน สหสัมพันธ์คือขอบเขตและทิศทางการเชื่อมโยงของตัวแปรสองตัว กล่าวคือ จะสามารถคำนวณตัวแปรหนึ่งจากอีกตัวแปรได้อย่างมีประสิทธิภาพเพียงใด
ความสัมพันธ์ที่ใช้ร่วมกันระหว่างสองตัวแปรอาจเป็นเชิงบวก มองโลกในแง่ดี หรือโค้งงอก็ได้ เครื่องชั่งเชิงตัวเลขใช้ในการวัดและแสดงออก กล่าวกันว่าความสัมพันธ์จะเป็นบวกเมื่อเพิ่มขึ้นพร้อมกันและเป็นลบเมื่อมูลค่าลดลง
ประเด็นที่สำคัญ
- ความสัมพันธ์แบบไบวาเรียตจะตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัว ในขณะที่ความสัมพันธ์บางส่วนจะประเมินการเชื่อมต่อหลังจากควบคุมตัวแปรตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไป
- ความสัมพันธ์แบบสองตัวแปรอาจได้รับผลกระทบจากปัจจัยที่สับสน แต่ความสัมพันธ์บางส่วนจะขจัดอิทธิพลของปัจจัยเหล่านั้นออกไปเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกที่ชัดเจนยิ่งขึ้น
- ความสัมพันธ์บางส่วนมีความซับซ้อนในการคำนวณและตีความมากกว่าความสัมพันธ์แบบสองตัวแปร ซึ่งต้องใช้เทคนิคทางสถิติเพิ่มเติม
Bivariate กับความสัมพันธ์บางส่วน
bivariate ความสัมพันธ์ เป็นวิธีทางสถิติที่ใช้ในการวัดความแรงและทิศทางของความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปรสองตัว ความสัมพันธ์บางส่วนเป็นวิธีการทางสถิติที่ใช้ในการวัดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวในขณะที่ควบคุมผลกระทบของตัวแปรบางตัว
มีการใช้ความสัมพันธ์แบบไบวาเรียตเพื่อระบุว่าตัวแปรสองตัวมีความสัมพันธ์กันหรือไม่ จะประเมินว่าตัวแปรเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรในเวลาเดียวกัน
การตรวจสอบด้วยวิธีไบวาริเอตจะช่วยโดยการสำรวจองค์ประกอบหลายรายการพร้อมกัน การวิเคราะห์นี้พยายามระบุความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปรสองตัว
ความสัมพันธ์บางส่วนแตกต่างจากไบวาเรียต โดยจะลบตัวแปรพิเศษออกเพื่อแสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัว วิธีการนี้จะช่วยคำนวณความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรโดยตัดอิทธิพลของตัวแปรตัวที่สามออก
สามารถทำงานได้อย่างน่าชื่นชมในการถดถอยหลายรายการ ภายใต้ความสัมพันธ์ประเภทนี้ ข้อมูลอันมีค่าจะถูกสะสมเพื่อค้นหาความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่และระบุความสัมพันธ์
ตารางเปรียบเทียบ
Bivariate Correlation คืออะไร?
ความสัมพันธ์แบบสองตัวแปรมีความเหมาะสมสำหรับการประเมินสมมติฐานง่ายๆ ของการเชื่อมโยงและความเป็นเหตุเป็นผล การวิเคราะห์ไบวาเรียตมีคำอธิบายเพิ่มเติม โดยจะตรวจสอบความสัมพันธ์มากมายระหว่างตัวแปรหลายตัวพร้อมกัน
ความยาวและความกว้างของวัตถุเป็นสองตัวอย่างของการเชื่อมโยงสองตัวแปร
เมื่อตัวแปรตัวหนึ่งเป็นตัวแปรตามอำเภอใจ หรือตัวแปรตัวใดตัวหนึ่งวัดได้ยาก ความสัมพันธ์แบบสองตัวแปรสามารถช่วยในการทำความเข้าใจและคาดการณ์ผลลัพธ์ของตัวแปรอื่นๆ ได้
ความสัมพันธ์แบบสองตัวแปรสามารถวัดได้โดยใช้การทดสอบที่หลากหลาย เช่น แผนภูมิกระจายและการทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างผลิตภัณฑ์-โมเมนต์ของเพียร์สัน เมทริกซ์สหสัมพันธ์ถูกใช้เพื่อแสดงผลการทดสอบของความสัมพันธ์นี้
ความสัมพันธ์คือค่าเดียวระหว่าง -1 และ +1 ที่สะท้อนถึงความเข้มของการเชื่อมโยงหรือการเกิดขึ้นร่วมกันระหว่างสองตัวแปร
สถิตินี้ซึ่งวัดความแข็งแกร่งของการเชื่อมโยง เป็นที่รู้จักกันในชื่อค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ และโดยทั่วไปจะใช้สัญลักษณ์ 'r' เป็นสัญลักษณ์
ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเพียร์สันเป็นชื่อที่สองสำหรับค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรระดับต่อเนื่องสองตัว
ค่า r ที่เป็นบวกแสดงถึงความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างตัวแปรทั้งสอง (ยิ่ง A ดีเลิศ B ก็ยิ่งดียิ่งขึ้น) ในทางตรงกันข้าม ค่า r ที่เป็นลบแสดงถึงความสัมพันธ์ที่เป็นลบ (ยิ่ง A มาก ค่า B รองก็จะยิ่งมากขึ้น)
ค่าสหสัมพันธ์เป็น 0 แสดงว่าไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างส่วนประกอบต่างๆ ในทางกลับกัน ความสัมพันธ์นั้นจำกัดอยู่ที่ความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปรเท่านั้น ความสัมพันธ์แบบไม่เชิงเส้นอาจมีอยู่แม้ว่าค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์จะเป็นศูนย์ก็ตาม
ความสัมพันธ์บางส่วนคืออะไร?
เมื่ออิทธิพลของตัวแปรที่เกี่ยวข้องถูกลบออกจากสมการ ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวเรียกว่าความสัมพันธ์บางส่วน มันทำงานได้อย่างน่าชื่นชมในการถดถอยพหุคูณ
เป็นเทคนิคในการอธิบายความสัมพันธ์ระหว่าง อิสระ ตัวแปรโดยไม่สนใจผลกระทบของตัวแปรอื่นภายในความสัมพันธ์
มันสะสมตัวแปรเพื่อพิจารณาว่าพวกมันแสดงพฤติกรรมโดยรวมหรือไม่ ความสัมพันธ์บางส่วนมีประโยชน์ในการค้นหาการเชื่อมต่อที่ซ่อนอยู่และการตรวจจับความสัมพันธ์ที่หลอกลวง
ความสัมพันธ์ระหว่างน้ำหนักและส่วนสูงของบุคคลหลังจากการควบคุมค่าอายุแสดงให้เห็นความสัมพันธ์บางส่วน
สมมติว่าเราต้องการพิจารณาว่าความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่สนใจสองตัวนั้นแข็งแกร่งเพียงใดโดยการใช้สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ ในกรณีนั้น จะให้ผลลัพธ์ที่ทำให้เข้าใจผิดหากมีตัวแปรอีกตัวหนึ่งซึ่งเป็นตัวแปรที่น่าสงสัยและสัมพันธ์กันในเชิงตัวเลขกับตัวแปรที่สนใจทั้งสองตัว
การควบคุมตัวแปรที่มีอิทธิพลซึ่งทำได้โดยการคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์บางส่วนสามารถช่วยหลีกเลี่ยงข้อมูลที่ทำให้เข้าใจผิดได้
นี่คือเหตุผลว่าทำไมการถดถอยหลายครั้งจึงมีตัวแปรทางด้านขวาเพิ่มเติม อย่างไรก็ตาม แม้ว่าการถดถอยจำนวนมากจะให้ผลลัพธ์ที่ไม่ลำเอียงเกี่ยวกับขนาดการกระแทก แต่ก็จะไม่ให้ค่าตัวเลขสำหรับจำนวนความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่สนใจสองตัว
ความสัมพันธ์บางส่วนมีค่าระหว่าง –1 ถึง 1 ค่า –1 หมายถึงการควบคุมความสัมพันธ์เชิงลบในอุดมคติสำหรับตัวแปรเฉพาะ 1 หมายถึงความสัมพันธ์เชิงเส้นเชิงบวกที่สมบูรณ์แบบ และ 0 หมายถึงไม่มีความสัมพันธ์เชิงเส้น
ความแตกต่างหลักระหว่าง Bivariate และความสัมพันธ์บางส่วน
- ความสัมพันธ์สองตัวแปรกำหนดว่าตัวแปรสองตัวเชื่อมต่อกันหรือไม่ ในทางกลับกัน ความสัมพันธ์บางส่วนถูกใช้เพื่อวัดความสัมพันธ์หลังจากแก้ไขตัวแปรอื่นแล้ว
- Bivariate correlation คือการวัดหรือวิเคราะห์ตัวแปรสองตัว อย่างไรก็ตาม ความสัมพันธ์บางส่วนจะประเมินระดับของปัจจัยเพิ่มเติมที่มีอยู่
- ตัวแปรเช่น X และ Y มักใช้ในความสัมพันธ์แบบสองตัวแปร ความสัมพันธ์บางส่วนเกี่ยวข้องกับการใช้ตัวแปรสุ่ม เช่น X และ Y, X และ Z หรือ Y และ Z
- สัญลักษณ์สำหรับความสัมพันธ์แบบไบวาเรียตคือ 'r' (R) ของเพียร์สัน และสำหรับความสัมพันธ์บางส่วนคือ 'rYX.W'
- ความสัมพันธ์แบบ Bivariate ใช้ในการคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ ซึ่งให้ระดับของการเชื่อมโยงระหว่างตัวแปรเชิงเส้นสองตัว หลังจากปรับตัวแปรตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไปแล้ว จะมีการใช้ความสัมพันธ์บางส่วนเพื่อรับค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์
- https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/jrsm.1126
- https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1207/s15327906mbr3803_02
อัพเดตล่าสุด : 13 กรกฎาคม 2023
ฉันใช้ความพยายามอย่างมากในการเขียนบล็อกโพสต์นี้เพื่อมอบคุณค่าให้กับคุณ มันจะมีประโยชน์มากสำหรับฉัน หากคุณคิดจะแชร์บนโซเชียลมีเดียหรือกับเพื่อน/ครอบครัวของคุณ การแบ่งปันคือ♥️
Emma Smith สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาโทสาขาภาษาอังกฤษจาก Irvine Valley College เธอเป็นนักข่าวมาตั้งแต่ปี 2002 โดยเขียนบทความเกี่ยวกับภาษาอังกฤษ กีฬา และกฎหมาย อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับฉันเกี่ยวกับเธอ หน้าไบโอ.
บทความนี้นำเสนอการเปรียบเทียบอย่างละเอียดและลึกซึ้งระหว่างความสัมพันธ์สองตัวแปรและความสัมพันธ์บางส่วน การใช้ตัวอย่างที่แสดงให้เห็นจะแสดงให้เห็นวิธีการทางสถิติเหล่านี้ได้ดีกว่า ข้อมูลอ้างอิงที่ให้ไว้ยังช่วยสนับสนุนข้อเท็จจริงที่นำเสนออีกด้วย โดยรวมแล้วนี่เป็นการอ่านที่ให้ข้อมูลมาก
คุณถูก. บทความนี้มีคำอธิบายที่ครอบคลุม ตัวอย่างที่ใช้ทำให้เข้าใจแนวคิดได้ง่ายขึ้น
ตกลง การเปรียบเทียบเชิงลึกและคำอธิบายที่ชัดเจนทำให้เป็นแหล่งข้อมูลที่ดีเยี่ยมสำหรับนักสถิติและนักวิจัย
นี่เป็นบทความที่ให้ข้อมูล มันให้ความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างความสัมพันธ์สองตัวแปรและความสัมพันธ์บางส่วน ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับนักวิจัย คำอธิบายและตัวอย่างช่วยในการเข้าใจแนวคิดได้อย่างมีประสิทธิภาพ
บทความนี้ให้คำอธิบายโดยละเอียด ควบคู่ไปกับตัวอย่างที่เป็นประโยชน์และการเปรียบเทียบที่ชัดเจน เป็นแหล่งข้อมูลที่ดีสำหรับผู้ที่ต้องการทำความเข้าใจอย่างครอบคลุมเกี่ยวกับความสัมพันธ์แบบสองตัวแปรและความสัมพันธ์บางส่วน
อย่างแน่นอน. แนวทางที่มีรายละเอียดและภาพประกอบของบทความนี้ช่วยในการทำความเข้าใจวิธีการทางสถิติเหล่านี้
แท้จริงแล้วบทความนี้นำเสนอการอ่านเชิงการศึกษาสำหรับนักสถิติและนักวิจัย ตัวอย่างที่ให้ไว้ช่วยเพิ่มความชัดเจนของแนวคิด
บทความนี้มีงานที่น่ายกย่องในการอธิบายแนวคิดที่ซับซ้อนของความสัมพันธ์แบบไบวาเรียตและความสัมพันธ์บางส่วน คำอธิบายเชิงลึกและตารางเปรียบเทียบทำให้เป็นทรัพยากรที่มีคุณค่าสำหรับผู้ที่มีส่วนร่วมในการวิจัยทางสถิติ
การเปรียบเทียบที่นำเสนอมีความกระชับและช่วยในการทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่างความสัมพันธ์แบบไบวาเรียตและความสัมพันธ์บางส่วน บทความนี้ไม่เพียงแต่อธิบายแนวคิดเท่านั้น แต่ยังเจาะลึกถึงการประยุกต์ใช้เฉพาะในการวิเคราะห์ทางสถิติอีกด้วย
การเปรียบเทียบระหว่างความสัมพันธ์แบบไบวาเรียตและความสัมพันธ์บางส่วนเป็นเรื่องที่น่ากระจ่างแจ้ง และบทความนี้ทำหน้าที่เป็นแนวทางอันทรงคุณค่าในการทำความเข้าใจวิธีการทางสถิติเหล่านี้