Stata တွင် ဆက်စပ်မက်ထရစ်တစ်ခုကို ဖန်တီးနည်း

စာရင်းဇယားများတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားရှိ ဆက်စပ်မှုကို နားလည်ရန် မကြာခဏ ရှာဖွေကြသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျောင်းသားတစ်ဦး၏လေ့လာမှုနာရီအရေအတွက်နှင့် စာမေးပွဲတွင် ၎င်းတို့ရရှိသည့်အဆင့်ကြား ဆက်နွယ်မှုကို ကျွန်ုပ်တို့နားလည်လိုပေမည်။

ဤဆက်နွယ်မှုကို အရေအတွက်သတ်မှတ်ရန် နည်းလမ်းတစ်ခု မှာ ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားရှိ မျဉ်းကြောင်းဆက်စပ်မှုကို တိုင်းတာ သည့် Pearson correlation coefficient ကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည် ။ ၎င်းတွင် -1 နှင့် 1 အကြား တန်ဖိုးတစ်ခု ရှိသည်။

• -1 သည် ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားတွင် လုံးဝအပျက်သဘောဆောင်သော ဆက်စပ်ဆက်နွယ်မှုကို ညွှန်ပြသည်။
• 0 သည် variable နှစ်ခုကြားတွင် linear ဆက်စပ်မှုမရှိဟု ညွှန်ပြသည်။
• 1 သည် ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားတွင် လုံးဝအပြုသဘောဆောင်သောမျဉ်းကြောင်းဆက်စပ်မှုကို ညွှန်ပြသည်။

ဆက်စပ်ဆက်နွယ်မှုကိန်းဂဏန်းသည် သုညမှဖြစ်ပြီး၊ ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားရှိ ဆက်နွယ်မှုအားကောင်းလေဖြစ်သည်။

သို့သော် အချို့ကိစ္စများတွင်၊ ကိန်းရှင်အတွဲများစွာကြားရှိ ဆက်စပ်မှုကို ကျွန်ုပ်တို့နားလည်လိုပါသည်။ ဤကိစ္စများတွင်၊ ကိန်းရှင်များစွာ၏ pairwise ပေါင်းစပ်မှုများကြားရှိ ဆက်စပ်ကိန်းများကိုပြသသည့် စတုရန်းဇယားဖြစ်သည့် ဆက်စပ်မက်ထရစ်ကို ကျွန်ုပ်တို့ဖန်တီးနိုင်သည်။

ဤသင်ခန်းစာတွင် Stata တွင် ဆက်စပ်မက်ထရစ်တစ်ခုကို မည်သို့ဖန်တီးရမည်ကို ရှင်းပြထားသည်။

Stata တွင် ဆက်စပ်မက်ထရစ်တစ်ခုကို ဖန်တီးနည်း

Stata ရှိ ဒေတာအတွဲတစ်ခုအတွက် ဆက်စပ်မက်ထရစ်တစ်ခုကို ထုတ်လုပ်ရန် corr အမိန့်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

၎င်းကို သရုပ်ဖော်ရန်၊ command box တွင် အောက်ပါတို့ကို ရိုက်ထည့်ခြင်းဖြင့် 1980 သန်းခေါင်စာရင်းဒေတာကို Stata တွင် တင်ကြပါစို့။

https://www.stata-press.com/data/r13/census13 ကို အသုံးပြုပါ။

ထို့နောက် command box တွင် အောက်ပါတို့ကို ရိုက်ထည့်ခြင်းဖြင့် ဒေတာအတွဲ၏ အမြန်အကျဉ်းချုပ်ကို ကျွန်ုပ်တို့ ရရှိနိုင်ပါသည်။

အကျဉ်းချုပ်ရန်

၎င်းသည် အောက်ပါဇယားကို ထုတ်လုပ်သည်။

ဒေတာအတွဲတွင် မတူညီသော ကိန်းရှင်ကိုးခုပါရှိသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်ရပါသည်။ dataset အတွင်းရှိ variable များ၏ pairwise ပေါင်းစပ်မှုတစ်ခုစီအတွက် ဆက်စပ်မက်ထရစ်တစ်ခုကို ဖန်တီးရန်၊ အောက်ပါတို့ကို command box တွင် ထည့်သွင်းနိုင်သည်-

ကော်

၎င်းသည် အောက်ဖော်ပြပါ ဆက်စပ်မက်ထရစ်ကို ထုတ်ပေးသည်-

ဇယားတွင်ပြထားသည့် နံပါတ်များသည် ကိန်းရှင်များ အတွဲလိုက် ပေါင်းစပ်မှု တစ်ခုစီအတွက် Pearson ဆက်စပ်ကိန်းကို ကိုယ်စားပြုသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ လူဦးရေ နှင့် ပြည်နယ် ကြား ဆက်စပ်မှုသည် -0.0540 ဖြစ်သည်။ ယင်းက ဤကိန်းရှင်နှစ်ခုသည် အနည်းငယ် အနုတ်လက္ခဏာ ဆက်နွယ်နေကြောင်း ညွှန်ပြသည်။

ကိန်းရှင်တစ်ခုစီသည် သူ့ဘာသာသူနှင့် လုံးဝဆက်နွယ်နေသောကြောင့် ဇယား၏ထောင့်ဖြတ်တစ်လျှောက် ဆက်စပ်မှုများသည် 1.0000 တစ်ခုစီဖြစ်ကြောင်း သတိပြုပါ။

Corr command ပြီးနောက် variable များကို သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် dataset တစ်ခုရှိ အချို့သော variable အစုအဝေးအတွက်သာ ဆက်စပ်မက်ထရစ်တစ်ခုကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဤနေရာတွင် pop ၊ medage နှင့် region variables များအတွက်သာ ဆက်စပ်မက်ထရစ်ကို ဖန်တီးနည်း။

corr pop medage ဒေသ

၎င်းသည် ဤကိန်းရှင်သုံးမျိုးအတွက်သာ အောက်ပါ ဆက်စပ်မက်ထရစ်ကို ထုတ်ပေးသည်-

pwcorr command ( corr ကဲ့သို့တူညီသောရလဒ်ထွက်ပေါ်စေသည့်) star() command ကိုအသုံးပြု၍ ကိန်းဂဏန်းအချက်အလတ်အဆင့်တစ်ခုတွင် သိသာထင်ရှားသော ဆက်စပ်ကိန်းများဘေးတွင် ကြယ်တစ်လုံးကို ထားရှိနိုင်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ အောက်ဖော်ပြပါ ကုဒ်သည် သန်းခေါင်စာရင်းဒေတာအတွဲရှိ ကိန်းရှင်တစ်ခုစီအတွက် ဆက်စပ်မက်ထရစ်ကို ထုတ်လုပ်ပေးပြီး ကိန်းဂဏန်းအရ α = 0.05 တွင် ဆက်စပ်ကိန်းကိန်းများဘေးတွင် ကြယ်တစ်လုံးကို ချထားသည်-

pwcorr ကြယ်ပွင့် (.၀၅)၊

ဇယားရှိ ဆက်စပ်ကိန်းများကို α = 0.05 တွင် ကိန်းဂဏန်းအရ သိသာထင်ရှားစွာ မည်မျှရှိသည်ကို သတိပြုပါ။ α ကို ကျွန်ုပ်တို့ လိုချင်သည့် မည်သည့်နံပါတ်သို့ သတ်မှတ်နိုင်သည်၊ သို့သော် ဘုံရွေးချယ်မှုများမှာ 0.01၊ 0.05 နှင့် 0.10 ဖြစ်သည်။

ယေဘူယျအားဖြင့်၊ α တန်ဖိုးနိမ့်လေ၊ ကိန်းဂဏန်းအရ သိသာထင်ရှားသော ဆက်စပ်ကိန်းများ နည်းပါးလေဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် α = 0.01 ဟု သတ်မှတ်သည်ဆိုပါစို့။

pwcorr၊ကြယ်ပွင့်(.၀၁)၊

ဆက်စပ်ကိန်းများ မည်မျှနည်းသည်ကို သတိပြုပါ။