Google sheets တွင် spearman rank correlation ကို တွက်ချက်နည်း

ကိန်းဂဏန်းစာရင်းဇယားများတွင် ဆက်စပ်ဆက်နွယ်မှုသည် ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားရှိ ဆက်နွယ်မှု၏ ခွန်အားနှင့် ဦးတည်ချက်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဆက်စပ်ကိန်း၏တန်ဖိုးသည် -1 မှ 1 အထိ၊ အောက်ပါအဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်များဖြင့် ကွာနိုင်သည်။

• -1- ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြား ပြီးပြည့်စုံသော အနုတ်လက္ခဏာ ဆက်ဆံရေး
• 0- ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြား ဆက်စပ်မှုမရှိပါ။
• 1- ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားတွင် ပြီးပြည့်စုံသော အပြုသဘောဆောင်သောဆက်ဆံရေး

အထူးဆက်နွယ်မှုအမျိုးအစားကို Spearman’s rank correlation ဟုခေါ်သည်၊ ၎င်းသည် အဆင့်သတ်မှတ်ထားသောကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားရှိဆက်စပ်မှုကိုတိုင်းတာရန်အသုံးပြုသည်။ (ဥပမာ၊ ကျောင်းသားတစ်ဦး၏ သင်္ချာစာမေးပွဲရမှတ် အဆင့်သည် အတန်းတစ်တန်းရှိ ၎င်းတို့၏ သိပ္ပံစာမေးပွဲရမှတ် အဆင့်နှင့် နှိုင်းယှဉ်သည်)။

ဤသင်ခန်းစာသည် Google Sheets ရှိ ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားရှိ Spearman အဆင့်ဆက်စပ်မှုကို တွက်ချက်နည်းကို ရှင်းပြထားသည်။

ဥပမာ- Google Sheets ရှိ Spearman အဆင့် ဆက်စပ်မှု

အတန်းတစ်ခုရှိ ကျောင်းသား 10 ဦး၏ သင်္ချာစာမေးပွဲရမှတ်နှင့် သိပ္ပံစာမေးပွဲရမှတ်အကြား Spearman အဆင့်ဆက်စပ်မှုကို တွက်ချက်ရန် အောက်ပါအဆင့်များကို လုပ်ဆောင်ပါ။

အဆင့် 1: ဒေတာကိုထည့်ပါ။

ကျောင်းသားတစ်ဦးစီ၏ စာမေးပွဲရလဒ်များကို သီးခြားကော်လံနှစ်ခုတွင် ထည့်သွင်းပါ-

အဆင့် 2- စာမေးပွဲရမှတ်တစ်ခုစီအတွက် အဆင့်များကို တွက်ချက်ပါ။

ထို့နောက် စာမေးပွဲရမှတ်တစ်ခုစီအတွက် အဆင့်သတ်မှတ်ချက်ကို တွက်ချက်ပါမည်။ ပထမကျောင်းသား၏ သင်္ချာနှင့် သိပ္ပံအဆင့်များကို တွက်ချက်ရန် ဆဲလ် D2 နှင့် E2 တွင် အောက်ပါဖော်မြူလာများကို အသုံးပြုပါ။

ဆဲလ် D2- =RANK.AVG(B2၊ $B$2:$B$11, 0)

ဆဲလ် E2- =RANK.AVG(C2၊ $C$2:$C$11, 0)

ထို့နောက် ဖြည့်စွက်ရန် ကျန်ဆဲလ်များကို မီးမောင်းထိုးပြပါ-

ထို့နောက် ကျောင်းသားတစ်ဦးစီ၏ အဆင့်များကို ထည့်သွင်းရန် Ctrl+D ကို နှိပ်ပါ။

အဆင့် 3- Spearman အဆင့်ဆက်စပ်ကိန်းကို တွက်ချက်ပါ။

နောက်ဆုံးတွင်၊ CORREL() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ သင်္ချာရမှတ်များနှင့် သိပ္ပံရမှတ်များအကြား Spearman အဆင့်ဆက်စပ်ကိန်းကို တွက်ချက်ပါမည်။

Spearman အဆင့်ဆက်စပ်မှုသည် -0.41818 ဖြစ်လာသည်။

အဆင့် 4 (ချန်လှပ်နိုင်သည်)- Spearman အဆင့်ဆက်စပ်မှုသည် ကိန်းဂဏန်းအရ သိသာထင်ရှားခြင်းရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ပါ။

ယခင်အဆင့်တွင်၊ သင်္ချာနှင့် သိပ္ပံစာမေးပွဲရမှတ်များအကြား ဆက်နွယ်မှုရှိသော Spearman အဆင့်သည် -0.41818 ဖြစ်ပြီး ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားတွင် အနုတ်လက္ခဏာဆက်စပ်မှုကို ညွှန်ပြသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့ရှိခဲ့သည်။

သို့ရာတွင်၊ ဤဆက်စပ်ဆက်နွယ်မှုသည် ကိန်းဂဏန်းအရ သိသာထင်ရှားခြင်းရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် မတူညီသောနမူနာအရွယ်အစား (n) နှင့် အရေးပါမှုအဆင့်များ (α) တို့နှင့် ဆက်စပ်နေသော အရေးကြီးတန်ဖိုးများကို ပြသသည့် Spearman အဆင့်ဆက်စပ်ဆက်နွယ်မှုဇယားကို ကိုးကားရန် လိုအပ်သည်။

ကျွန်ုပ်တို့၏ဆက်နွယ်မှုကိန်းဂဏန်း၏ ပကတိတန်ဖိုးသည် ဇယားရှိ အရေးကြီးသောတန်ဖိုးထက် ကြီးပါက၊ ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားရှိ ဆက်စပ်မှုသည် ကိန်းဂဏန်းအရ သိသာထင်ရှားပါသည်။

ကျွန်ုပ်တို့၏ဥပမာတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏နမူနာအရွယ်အစားမှာ n=10 ကျောင်းသားဖြစ်သည်။ 0.05 ၏ အရေးပါမှုအဆင့်ကို အသုံးပြု၍ အရေးကြီးသောတန်ဖိုးသည် 0.564 ဖြစ်ကြောင်း တွေ့ရှိရပါသည်။

ကျွန်ုပ်တို့တွက်ချက်ခဲ့သော Spearman အဆင့်ဆက်စပ်ကိန်း၏ ပကတိတန်ဖိုး ( 0.41818 ) သည် ဤအရေးပါသောတန်ဖိုးထက် မကြီးသောကြောင့်၊ ဆိုလိုသည်မှာ သင်္ချာနှင့် သိပ္ပံရမှတ်များအကြား ဆက်စပ်မှုမှာ ကိန်းဂဏန်းအရ သိသာထင်ရှားခြင်းမရှိပါ။

ဆက်စပ်- Excel တွင် Spearman Rank Correlation ကို တွက်ချက်နည်း