เมื่อเราพูดถึงค่า r ในสถิติจำนวนการวิเคราะห์ข้อมูล นั้นหมายถึง correlation coefficient ที่ใช้ในการวัดความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปร โดยจะอยู่ในช่วงตั้งแต่ -1 ถึง 1 ซึ่งเป็นเกณฑ์วัดความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปรที่ถูกต้องที่สุด
ในกรณีที่ค่า r เท่ากับ 1 จะแสดงว่ามีความสัมพันธ์กันอย่างแน่นหนา แต่ถ้าค่า r เป็น 0 ก็หมายความว่าไม่มีความสัมพันธ์กันเลย ซึ่งถ้าค่า r เป็นกลุ่มลบ ก็แสดงว่ามีความสัมพันธ์ระดับสูงกันเช่นกันแต่ความสัมพันธ์นั้นเป็นความสัมพันธ์กลับด้านกัน
ค่า r นั้นใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลสองตัวแปรมากมาย เช่น การทำนายว่าเมื่ออุณหภูมิลดลงเท่าใด ก็จะทำให้ค่าอัตราการขาดแคลนขาดน้ำเพิ่มขึ้นเท่าใด หรือการวัดความสัมพันธ์ระหว่างพื้นที่ที่มีการปลูกพืชกับปริมาณฝนตก
การหาค่า r สามารถทำได้โดยใช้สูตร Pearson product-moment correlation coefficient (PPMCC) ที่คำนวณค่าความสัมพันธ์ระหว่างโอกาสของการเก็บข้อมูลสองตัว แล้วทำการหาส่วนเกินของค่าเฉลี่ยหนึ่ง โดยนำมาแบ่งด้วยส่วนเบี่ยงเบนของการเก็บข้อมูลสองตัวที่แตกต่างกัน
ค่า r นั้นเป็นสถิติที่สำคัญต่อการวิเคราะห์ข้อมูล เพราะว่ามีความสามารถในการวิเคราะห์เท่าที่น้อยก็ต้องมี และสามารถใช้ในการทำนายการเกิดเหตุการณ์ต่างๆ ได้แม้ว่าจะไม่มีข้อมูลพอที่จะวิเคราะห์อย่างละเอียด
FAQs
Q: สูตร PPMCC คืออะไร?
A: สูตร PPMCC เป็นสูตรทางสถิติที่ใช้ในการหาความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปร โดยค่า r จะถูกคำนวณจากสูตร (Σxy)/(√(Σx²)(Σy²))
Q: ใช้ค่า r ได้ที่ไหนบ้าง?
A: ค่า r สามารถใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลสองตัวแปรใดๆ ที่ต้องการวัดความสัมพันธ์กัน เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ การวิเคราะห์ข้อมูลเกษตรและอุตสาหกรรม การวิเคราะห์ข้อมูลสถิติการศึกษา และการวิเคราะห์ข้อมูลทางเศรษฐกิจฯลฯ
Q: มีการจำกัดการใช้ค่า r ในการวิเคราะห์ข้อมูลใดบ้าง?
A: ค่า r ไม่สามารถใช้วิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีความเป็นตัวแปรที่แปรผันได้ระดับอนุมาน เช่น รหัสไปรษณีย์ แต่สามารถใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลไม่ว่าจะเป็นตัวแปรสมการสมบูรณ์หรือไม่สมบูรณ์ก็ได้
Q: ค่า r มีความสามารถในการทำนายบุคคลได้หรือไม่?
A: ค่า r มีความสามารถในการทำนายบุคคลได้แต่ไม่ได้หมายความว่ามีความแม่นยำอย่างสูง ซึ่งจะขึ้นไปอยู่กับพฤติกรรมและการกระทำของผู้คนในแต่ละครั้งที่มีข้อมูลใหม่ๆ เข้ามาในตัวแปรนั้นๆ
