ปรับปรุง : 2567-02-12 (ปรับ code)

การวิเคราะห์สหสัมพันธ์ คืออะไร

การวิเคราะห์สหสัมพันธ์ (Correlation Analysis) คือ การทดสอบทางสถิติ เพื่อพิจารณาทิศทางความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรจำนวน 2 ตัว โดยมีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เป็นตัวบ่งชี้ความสัมพันธ์ ซึ่งค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์จะมีค่าอยู่ระหว่าง -1.0 ถึง +1.0 หากมีค่าเข้าใกล้ -1.0 หมายความว่า ตัวแปรทั้งสองตัวมีความสัมพันธ์กันอย่างมากในเชิงตรงกันข้าม หากมีค่าเข้าใกล้ +1.0 หมายความว่า ตัวแปรทั้งสองมีความสัมพันธ์กันโดยตรงอย่างมาก หากมีค่าเท่ากับ 0 หมายความว่า ตัวแปรทั้งสองตัวไม่มีความสัมพันธ์ต่อกัน เช่น ดูแนวโน้มของ หุ้น ก. กับ หุ้น ข. หรือน้ำหนัก ว่ามีแนวโน้มขึ้นลงไปในทางเดียวกันหรือไม่ โดยดูจากค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (Correlation Coefficient = r)

การวิเคราะห์สหสัมพันธ์ การวิเคราะห์สหสัมพันธ์ (Correlation Analysis) คือ การทดสอบทางสถิติ เพื่อพิจารณาทิศทางความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรจำนวน 2 ตัว โดยมีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เป็นตัวบ่งชี้ความสัมพันธ์ ซึ่งค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์จะมีค่าอยู่ระหว่าง -1.0 ถึง +1.0 หากมีค่าเข้าใกล้ -1.0 หมายความว่า ตัวแปรทั้งสองตัวมีความสัมพันธ์กันอย่างมากในเชิงตรงกันข้าม หากมีค่าใกล้ +1.0 หมายความว่า ตัวแปรทั้งสองมีความสัมพันธ์กันโดยตรงอย่างมาก หากมีค่าเท่ากับ 0 หมายความว่า ตัวแปรทั้งสองตัวไม่มีความสัมพันธ์ต่อกัน
เช่น ดูแนวโน้มของ หุ้น ก. กับ หุ้น ข. หรือน้ำหนัก ว่ามีแนวโน้มขึ้นลงไปในทางเดียวกันหรือไม่ โดยดูจากค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (Correlation Coefficient = r)

การวิเคราะห์สหสัมพันธ์ การวิเคราะห์สหสัมพันธ์ (Correlation Analysis)
คือ การใช้ค่าทางสถิติเพื่อหาคำตอบ
ถูกใช้เพื่อทดสอบสมมติฐานว่า
ข้อมูลเชิงปริมาณจำนวน 2 เซต
มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ตรงข้าม หรือไม่มีเลย
เช่น หุ้นของธนาคารสองแห่งในช่วงเดือนหนึ่ง
หรือ คะแนนวิชาคณิตศาสตร์ และวิทยาการคำนวณของนักเรียนกลุ่มหนึ่ง
การทดสอบทางสถิติสำหรับ 2 กลุ่มตัวอย่าง (Paired Samples T-Test)
คือ การใช้ค่าทางสถิติเพื่อหาคำตอบ
ถูกใช้เพื่อทดสอบสมมติฐานว่า
ข้อมูลเชิงปริมาณจำนวน 2 กลุ่ม
มีค่าเฉลี่ยสองกลุ่ม ว่าเท่ากันหรือไม่
เช่น น้ำหนักหญิงสาวสองกลุ่มหลังได้รับอาหารเสริม
หรือ ผลสอบนักเรียนห้อง 1 กับห้อง 2

T-Test การทดสอบทางสถิติสำหรับ 1 กลุ่มตัวอย่าง (One Sample T-Test) คือ การวิเคราะห์กรณีเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่างกับประชากร หรือค่าคงที่จากทฤษฎีใดทฤษฎีหนึ่ง เช่น ทฤษฎีทางชีววิทยาของสารประกอบชนิดหนึ่ง R% มีส่วนประกอบร้อยละเท่าใด เพื่อทดสอบทฤษฎี จึงทดลองส่วนประกอบของสารประกอบชนิดนี้ โดย H0 : u1 = R และ H1 : u1 != R
การทดสอบทางสถิติสำหรับ 2 กลุ่มตัวอย่าง (Paired Samples T-Test) คือ การทดสอบสมมติฐานของกลุ่มตัวอย่าง 2 กลุ่มที่สัมพันธ์กัน เช่น การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองค่าว่าแตกต่างกันหรือไม่ ราคาหุ้น น้ำหนัก ส่วนสูง คะแนนสอบ โดยค่าเฉลี่ยทั้งสองวัดจากกลุ่มตัวอย่าง 2 กลุ่มที่สัมพันธ์ เช่น กลุ่มนักเรียน หรือกลุ่มเดียว 2 ครั้ง เช่น ทดสอบก่อนเรียนและหลังเรียน หรือวัดตัวอย่างสองกลุ่มที่ได้จากการจับคู่คุณลักษณะที่เท่าเทียมกัน โดย H0 : u1 = u2 และ H1 : u1 != u2 เริ่มต้นจะหาค่าสถิติสหสัมพันธ์ (Correlation) ก่อนดูจากตาราง Paired Samples Correlations ถ้าค่า sig น้อยกว่า 0.01 แสดงว่าค่าตัวแปรทั้งสองมีความสัมพันธ์กัน แล้วมองตารางที่สอง Paired Samples Test ที่นัยสำคัญ 0.01 ถ้า sig < 0.01 แสดงว่าสองตัวแปรมีค่าเฉลี่ยแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ
กลุ่มตัวอย่างสองกลุ่มที่มีความสัมพันธ์กัน - การทดสอบทีแบบกลุ่มไม่อิสระ (Dependent-samples t-test หรือ Pair-samples t-test) คือ ข้อมูลกลุ่มเดิมแต่มีเงื่อนไขต่างกัน เช่น ผลสอบก่อนเรียนและหลังเรียน
กลุ่มตัวอย่างสองกลุ่มที่ไม่มีความสัมพันธ์กัน - การทดสอบทีแบบกลุ่มอิสระ (Independent-samples t-test) คือ ข้อมูลกลุ่มใหม่ที่ต่างจากกลุ่มเดิม เช่น ผลสอบพยาบาลคนละปี ซึ่งเป็นสถิติที่ใช้เปรียบเทียบค่าเฉลี่ย ระหว่างกลุ่มตัวอย่างสองกลุ่มที่เป็นอิสระจากกัน

ตัวอย่างการใช้โปรแกรม spss หาค่า Correlation กรณีมีข้อมูล 2 กลุ่มที่ต้องการทดสองการมีความสัมพันธ์กัน ตั้งชื่อว่า กลุ่ม x และ กลุ่ม y กำหนดนัยสำคัญทางสถิติที่ 0.1 แล้วใช้โปรแกรม SPSS ช่วยวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อแสดงค่าสหสัมพันธ์ในรูปของเมตริกซ์สหสัมพันธ์ แบบเพียร์สัน (Pearson Correlation Coefficient) โดยมีขั้นตอนดังนี้
1. กรอกข้อมูล เป็นตัวแปร x และ y
2. menu bar, Analyze, Correlate, Bivariate ...
3. Variables : x และ y
4. Check : Pearson
5. Check : Test of Significance - Two-tailed
6. Check : Flag significant correlations แล้ว Click : OK
พบว่า ค่าสหสัมพันธ์ได้ 0.7 ส่วนค่า Sig. ได้ 0.006 ซึ่งน้อยกว่า 0.01 แสดงว่า ตัวแปร x และ y มีความสัมพันธ์กันอย่างมีนัยสำคัญที่ 0.01 หาอ่านเพิ่มเติมได้จากบทที่ 6 ในหนังสือ "การใช้ SPSS เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล"

หนังสือ การใช้ SPSS เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล

ดร.ฉัตรศิริ ปิยะพิมลสิทธิ์
มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์

เนื้อหา 16 บท ในหนังสือ
บทที่ 1 บทนำ
บทที่ 2 การแจกแจงความถี่สถิติพื้นฐาน
บทที่ 3 การจัดกระทำกับข้อมูล
บทที่ 4 การทดสอบสมมุติฐานของกลุ่มตัวอย่าง : t-test
บทที่ 5 การวิเคราะห์ความแปรปรวนทางเดียว
บทที่ 6 การคำนวณค่าสหสัมพันธ์
บทที่ 7 การหาคุณภาพเครื่องมือวัด
บทที่ 8 การวิเคราะห์ความแปรปรวนสองทาง
บทที่ 9 การวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณ
บทที่ 10 การทดสอบสถิติไร้พารอมิเตอร์
บทที่ 11 การวิเคราะห์องค์ประกอบ
บทที่ 12 การทดสอบข้อตกลงเบื้องต้นบางประการของสถิติ
บทที่ 13 การวิเคราะห์รูปแบบการวิจัยเชิงทดลอง
บทที่ 14 การวิเคราะห์ความแปรปรวนหลายตัวแปรและการวิเคราะห์จำแนกประเภท
บทที่ 15 การจัดกระทำกับตาราง Output ใน SPSS 10.0 for Windows
บทที่ 16 การวิเคราะห์ข้อมูลนำเข้าที่อยู่ในรูปของเมตริก
อ.จิระ ประสพธรรม สอน SPSS
รีวิวหนังสือ โดย ครูไพฑูรย์ ทิพยสุข
หนังสืออิเล็กทรอนิกส์ใน kku.ac.th

ต.ย. sam400 ทดสอบ Paird-Smaples T Test และ Correlation t test และ Correlation
แฟ้มข้อมูล sam400.sav

บทความในฐานข้อมูลวารสารอิเล็กทรอนิกส์กลางของประเทศไทย

เอกสารอ้างอิงที่น่าสนใจ เกี่ยวกับการใช้ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์

ดนัย พุทธนิยม, สุวิมล ติรกานันท์, และ บุญมี พันธ์ไทย. (2561). ปัจจัยที่ส่งผลต่อผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนวิชาวิทยาศาสตร์ของนักเรียนชั้นประถมศึกษาปีที่ 5 โรงเรียนสังกัดสำนักงานเขตบางแค กรุงเทพมหานคร. วารสารสถาบันวิจัยญาณสังวร, 9(2), 74-83.

ประชาชาติ อารีชาติ, ชนิกานต์ ตั้งตระกูล, และ จุฑาภรณ์ สินสมบูรณ์ทอง. (2560). การเปรียบเทียบความแกร่งของสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ลำดับที่เมื่อข้อมูลมีค่าผิดปกติ. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี, 25(6), 929-943.

"ไม่เริ่มต้นในวันนี้ จะไม่มีทางสำเร็จในวันพรุ่ง" โดย โยฮัน ว็อล์ฟกัง ฟ็อน เกอเทอ

Thaiall.com

Truehits.net