วิธีการคำนวณความสัมพันธ์แบบพอยต์-ไบซีเรียลใน r

ความสัมพันธ์แบบพอยต์-ไบซีเรียล ใช้ในการวัดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรไบนารี่ x และตัวแปรต่อเนื่อง y

เช่นเดียวกับ ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สัน ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบพอยต์-ไบซีเรียลจะใช้ค่าระหว่าง -1 ถึง 1 โดยที่:

• -1 บ่งชี้ถึงความสัมพันธ์เชิงลบอย่างสมบูรณ์ระหว่างตัวแปรสองตัว
• 0 บ่งชี้ว่าไม่มีความสัมพันธ์กันระหว่างตัวแปรสองตัว
• 1 บ่งชี้ถึงความสัมพันธ์เชิงบวกอย่างสมบูรณ์ระหว่างตัวแปรสองตัว

บทช่วยสอนนี้จะอธิบายวิธีคำนวณความสัมพันธ์แบบพอยต์-ไบซีเรียลระหว่างตัวแปรสองตัวใน R

ตัวอย่าง: ความสัมพันธ์แบบพอยต์-ไบซีเรียลใน R

สมมติว่าเรามีตัวแปรไบนารี่ x และตัวแปรต่อเนื่อง y:

 x <- c(0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0)

y <- c(12, 14, 17, 17, 11, 22, 23, 11, 19, 8, 12)

เราสามารถใช้ฟังก์ชัน R ในตัว cor.test() เพื่อคำนวณความสัมพันธ์แบบ point-biserial ระหว่างตัวแปรทั้งสอง:

 #calculate point-biserial correlation
cor.test(x, y)

	Pearson's product-moment correlation

data: x and y
t = 0.67064, df = 9, p-value = 0.5193

alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0

95 percent confidence interval:
 -0.4391885 0.7233704

sample estimates:
      horn 
0.2181635 

จากผลลัพธ์เราสามารถสังเกตได้ดังต่อไปนี้:

• ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบจุด-ไบซีเรียลคือ 0.218
• ค่า p ที่สอดคล้องกันคือ 0.5193

เนื่องจากค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เป็นบวก แสดงว่าเมื่อตัวแปร x รับค่า “1” ตัวแปร y มีแนวโน้มที่จะรับค่าที่สูงกว่าเมื่อตัวแปร x รับค่า “0”

อย่างไรก็ตาม เนื่องจากค่า p ของความสัมพันธ์นี้ไม่น้อยกว่า 0.05 ความสัมพันธ์นี้จึงไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ

โปรดทราบว่าผลลัพธ์ยังให้ช่วงความเชื่อมั่น 95% สำหรับสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ที่แท้จริง ซึ่งกลายเป็น:

CI 95% = (-0.439, 0.723)

เนื่องจากช่วงความเชื่อมั่นนี้มีศูนย์ จึงแสดงหลักฐานเพิ่มเติมว่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ

หมายเหตุ : คุณสามารถดูเอกสารฉบับเต็มสำหรับฟังก์ชัน cor.test() ได้ที่นี่

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์อื่นๆ ใน R:

วิธีการคำนวณความสัมพันธ์บางส่วนใน R
วิธีการคำนวณความสัมพันธ์แบบเลื่อนใน R
วิธีการคำนวณความสัมพันธ์ของอันดับ Spearman ใน R
วิธีการคำนวณความสัมพันธ์แบบโพลีคอริกใน R