เมื่อต้องการศึกษาหรือหาความสัมพันธ์ระหว่าง 2 ตัวแปร X และ Y
โดย X จะเรียกว่า ตัวแปรอิสระ หรือ ตัวแปรทำนาย หรือ ตัวแปรต้น
(Independent or predictor variable) และจะถูก plotted ไว้บนแกนนอน
ส่วนตัวแปร Y จะถูกเรียกว่า ตัวแปรตามหรือตัวแปรผล (Dependent or outcome variable)
และจะถูก plotted ไว้บนแกนนอน ซึ่งตัวแปรตามจะต้องเป็นตัวแปรต่อเนื่อง (Continuous) โดยที่ตัวแปรต้นอาจจะเป็นตัวแปรต่อเนื่องหรือตัวแปรไม่ต่อเนื่อง (Continuous or discrete)
ยกตัวอย่าง
เมื่อนักวิจัยต้องการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่าง อายุ (age) กับค่าสมรรถภาพของปอด (FEV1)
ยกตัวอย่าง
เมื่อนักวิจัยต้องการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่าง อายุ (age) กับค่าสมรรถภาพของปอด (FEV1)
ขั้นตอนที่ 1
ขั้นตอนที่ 2
ขั้นตอนที่ 3
ผลลัพธ์
จากการวิเคราะห์จะพบว่า อายุมีความสัมพันธ์กับค่าค่าสมรรถภาพของปอด (FEV1) อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (r = - 0.64, P-value = 0.001) ซึ่งมีความสัมพันธ์กันในทิศทางตรงข้ามหรือแปรผกผันกัน
จากนั้น สังเกตที่ค่า Pearson correlation ((r) จะมีค่า -1 ถึง 1) ในตารางหากมีค่าติดลบ ( - )จะมีความสัมพันธ์ในทิศทางตรงข้ามกัน หากมีค่าบวก ( + ) จะความสัมพันธ์กันทางเส้นตรงในทิศทางเดียวกันหรือแปรผันต่อกัน แต่หากมีค่าเป็น 0 แสดงว่าไม่มีความสัมพันธ์กัน)
เราสามารถพิจารณาระดับน้ำหนักความสัมพันธ์ (Determining the strength of the relationship) ตามคำแนะนำของ Cohen, 1988 ดังนี้
น้อย r=.10 to .29
ปานกลาง r=.30 to .49
มาก r=.50 to 1.0
โดยสามารถสังเกตได้จากกราฟ Scatter plot โดยมีวิธีการสร้างกราฟจากโปรแกรม SPSS ดังนี้
ขั้นตอนที่ 1
ขั้นตอนที่ 2
ขั้นตอนที่ 3
ผลลัพธ์ของกราฟ scatter plot
และสามารถเพิ่ม Fit line ได้ด้วยนะ ทำตามนี้เลย
ขั้นตอนที่ 1
ขั้นตอนที่ 2
ง่าย ๆ เพียงเท่านี้ก็จะได้กราฟที่มีเส้น Linear มาให้เราแล้ว
1. Cohen, J.W. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd edn).
Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
2. Pallant, J. (2013). SPSS survival manual. McGraw-Hill International.
3. Afifi, A., May, S., & Clark, V. A. (2011). Practical Multivariate Analysis, Fifth Edition (5 edition). Boca Raton: Chapman and Hall/CRC.
ไม่มีความคิดเห็น:
ไม่อนุญาตให้มีความคิดเห็นใหม่