ការបង្រៀនពន្យល់ពីមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃទំនាក់ទំនង Spearman ជាភាសាសាមញ្ញ និងបង្ហាញពីរបៀបគណនាមេគុណទំនាក់ទំនងលំដាប់ Spearman នៅក្នុង Excel។

នៅពេលធ្វើការវិភាគជាប់ទាក់ទងគ្នាក្នុង Excel ក្នុងករណីភាគច្រើន អ្នកនឹងដោះស្រាយជាមួយទំនាក់ទំនង Pearson ។ ប៉ុន្តែដោយសារមេគុណទំនាក់ទំនង Pearson វាស់ត្រឹមតែទំនាក់ទំនងលីនេអ៊ែររវាងអថេរពីរ វាមិនដំណើរការសម្រាប់ប្រភេទទិន្នន័យទាំងអស់ទេ - អថេររបស់អ្នកអាចត្រូវបានផ្សារភ្ជាប់យ៉ាងខ្លាំងក្នុងវិធីដែលមិនមែនជាលីនេអ៊ែរ ហើយនៅតែមានមេគុណជិតសូន្យ។ ក្នុងកាលៈទេសៈបែបនេះ អ្នកអាចធ្វើទំនាក់ទំនងលំដាប់ Spearman ជំនួសឱ្យ Pearson's។

ការជាប់ទាក់ទង Spearman - មូលដ្ឋាន

The Spearman correlation គឺជា nonparametric កំណែនៃមេគុណទំនាក់ទំនង Pearson ដែលវាស់កម្រិតនៃការផ្សារភ្ជាប់គ្នារវាងអថេរពីរដោយផ្អែកលើចំណាត់ថ្នាក់របស់ពួកគេ។

The Pearson Product Moment Correlation សាកល្បងទំនាក់ទំនង លីនេអ៊ែរ រវាងការបន្តពីរ អថេរ។ លីនេអ៊ែរ មានន័យថាទំនាក់ទំនងនៅពេលដែលអថេរពីរផ្លាស់ប្តូរក្នុងទិសដៅតែមួយក្នុងអត្រាថេរ។

Spearman Rank Correlation វាយតម្លៃទំនាក់ទំនង monotonic រវាងតម្លៃដែលបានដាក់ចំណាត់ថ្នាក់។ នៅក្នុងទំនាក់ទំនង monotonic អថេរក៏មានទំនោរផ្លាស់ប្តូរជាមួយគ្នាដែរ ប៉ុន្តែមិនចាំបាច់ក្នុងអត្រាថេរនោះទេ។

ពេលណាត្រូវធ្វើទំនាក់ទំនង Spearman

ការវិភាគទំនាក់ទំនង Spearman គឺត្រូវប្រើនៅក្នុងផ្នែកណាមួយនៃ តាមកាលៈទេសៈនៅពេលដែលការសន្មត់មូលដ្ឋាននៃទំនាក់ទំនង Pearson មិនត្រូវបានបំពេញ៖

1. ប្រសិនបើទិន្នន័យរបស់អ្នកបង្ហាញទំនាក់ទំនង មិនលីនេអ៊ែរ ឬមិនត្រូវបានចែកចាយជាធម្មតា។
2. ប្រសិនបើ យ៉ាងហោចណាស់អថេរមួយគឺ ធម្មតា ។ ប្រសិនបើតម្លៃរបស់អ្នកអាចត្រូវបានដាក់ក្នុងលំដាប់ "ទីមួយ ទីពីរ ទីបី..." នោះអ្នកកំពុងដោះស្រាយជាមួយទិន្នន័យធម្មតា។
3. ប្រសិនបើមាន លើសតម្លៃ ។ មិនដូចការជាប់ទាក់ទងគ្នារបស់ Pearson ទេ ការជាប់ទាក់ទង Spearman មិនប្រកាន់អក្សរតូចធំទេ ព្រោះវាធ្វើការគណនាតាមលំដាប់ ដូច្នេះភាពខុសគ្នារវាងតម្លៃពិតមិនមានអត្ថន័យទេ។

ឧទាហរណ៍ អ្នកអាចប្រើការជាប់ទាក់ទង Spearman ដើម្បីស្វែងរកចម្លើយចំពោះសំណួរខាងក្រោម៖

• តើមនុស្សដែលមានការអប់រំកម្រិតខ្ពស់មានការព្រួយបារម្ភអំពីបរិស្ថានដែរឬទេ?
• តើចំនួនរោគសញ្ញាដែលអ្នកជំងឺមានទាក់ទងនឹងឆន្ទៈរបស់ពួកគេដែរឬទេ? ដើម្បីលេបថ្នាំ?

មេគុណទំនាក់ទំនង Spearman

នៅក្នុងស្ថិតិ មេគុណជាប់ទាក់ទង Spearman ត្រូវបានតំណាងដោយ r _s ឬអក្សរក្រិច ρ ("rho") នោះហើយជាមូលហេតុដែលវាត្រូវបានគេហៅថាជាញឹកញាប់ Spearman's rho ។

មេគុណជាប់ទាក់ទងចំណាត់ថ្នាក់ Spearman វាស់វែងទាំងពីរ កម្លាំង និងទិសដៅនៃទំនាក់ទំនងរវាងចំណាត់ថ្នាក់នៃទិន្នន័យ។ វាអាចជាតម្លៃណាមួយពី -1 ដល់ 1 ហើយកាន់តែជិតតម្លៃដាច់ខាតនៃមេគុណទៅ 1 ទំនាក់ទំនងកាន់តែរឹងមាំ៖

• 1 គឺជាវិជ្ជមានដ៏ល្អឥតខ្ចោះការជាប់ទាក់ទងគ្នា
• -1 គឺជាទំនាក់ទំនងអវិជ្ជមានដ៏ល្អឥតខ្ចោះ
• 0 គឺមិនជាប់ទាក់ទងគ្នាទេ

រូបមន្តទំនាក់ទំនងលំដាប់ Spearman

អាស្រ័យលើថាតើមាន ឬនៅទីនោះ មិនមានទំនាក់ទំនងក្នុងចំណាត់ថ្នាក់ទេ (ចំណាត់ថ្នាក់ដូចគ្នាដែលបានកំណត់ទៅការសង្កេតពីរ ឬច្រើន) មេគុណទំនាក់ទំនង Spearman អាចត្រូវបានគណនាជាមួយនឹងរូបមន្តមួយក្នុងចំណោមរូបមន្តខាងក្រោម។

ប្រសិនបើមាន គ្មានចំណាត់ថ្នាក់ជាប់គ្នា រូបមន្តសាមញ្ញជាងនឹងធ្វើ៖

កន្លែងណា៖

• d _i គឺជាភាពខុសគ្នា រវាងគូនៃចំណាត់ថ្នាក់
• n គឺជាចំនួននៃការសង្កេត

ដើម្បីដោះស្រាយជាមួយ ចំណាត់ថ្នាក់ជាប់គ្នា កំណែពេញលេញនៃទំនាក់ទំនង Spearman រូបមន្តត្រូវតែប្រើ ដែលជាកំណែកែប្រែបន្តិចនៃ r របស់ Pearson៖

កន្លែងណា៖

• R(x) និង R(y ) គឺជាចំណាត់ថ្នាក់នៃអថេរ x និង y
• R(x) និង R(y) គឺជាចំណាត់ថ្នាក់មធ្យម

របៀបគណនាទំនាក់ទំនង Spearman ក្នុង Excel ជាមួយមុខងារ CORREL

គួរឲ្យសោកស្ដាយ Excel មិនមានមុខងារសម្រាប់គណនា Spea ទេ មេគុណទំនាក់ទំនងលំដាប់ rman ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ នោះមិនមានន័យថា អ្នកនឹងត្រូវរៀបចំខួរក្បាលរបស់អ្នកជាមួយនឹងរូបមន្តខាងលើនោះទេ។ តាមរយៈការរៀបចំ Excel បន្តិច យើងអាចបង្កើតវិធីសាមញ្ញជាងក្នុងការធ្វើទំនាក់ទំនង Spearman ។

ជាឧទាហរណ៍ ចូរយើងព្យាយាមរកមើលថាតើសកម្មភាពរាងកាយរបស់យើងមានទំនាក់ទំនងណាមួយទៅនឹងសម្ពាធឈាមរបស់យើង។ នៅក្នុងជួរ B យើងមានចំនួននាទីដែលបុរស 10 នាក់ដែលមានអាយុដូចគ្នាចំណាយជារៀងរាល់ថ្ងៃនៅក្នុងកន្លែងហាត់ប្រាណ ហើយនៅជួរ C យើងមានសម្ពាធឈាមស៊ីស្តូលិករបស់ពួកគេ។

ដើម្បីស្វែងរកមេគុណទំនាក់ទំនង Spearman នៅក្នុង Excel សូមអនុវត្តជំហានទាំងនេះ៖

1. ចាត់ចំណាត់ថ្នាក់ទិន្នន័យរបស់អ្នក

   ដោយសារតែទំនាក់ទំនង Spearman វាយតម្លៃការផ្សារភ្ជាប់គ្នារវាងអថេរពីរដោយផ្អែកលើចំណាត់ថ្នាក់របស់វា អ្នកត្រូវចាត់ថ្នាក់ទិន្នន័យប្រភពរបស់អ្នក។ នេះអាចត្រូវបានធ្វើបានយ៉ាងឆាប់រហ័សដោយប្រើមុខងារ Excel RANK.AVG។

   ដើម្បីដាក់ចំណាត់ថ្នាក់អថេរទីមួយ (សកម្មភាពរាងកាយ) សូមបញ្ចូលរូបមន្តខាងក្រោមក្នុង D2 ហើយបន្ទាប់មកអូសវាចុះក្រោមទៅ D11:

   =RANK.AVG(B2,$B$2:$B$11,0)

   ដើម្បីដាក់ចំណាត់ថ្នាក់អថេរទីពីរ (សម្ពាធឈាម) ដាក់រូបមន្តខាងក្រោមនៅក្នុងក្រឡា E2 ហើយចម្លងវាចុះក្នុងជួរឈរ៖

   =RANK.AVG(C2,$C$2:$C$11,0)

   ដើម្បីឲ្យរូបមន្តដំណើរការបានត្រឹមត្រូវ។ សូមប្រាកដថាបានចាក់សោជួរជាមួយនឹងសេចក្តីយោងក្រឡាដាច់ខាត។

   នៅចំណុចនេះ ទិន្នន័យប្រភពរបស់អ្នកគួរតែមើលទៅស្រដៀងនឹងនេះ៖

   

2. ស្វែងរកមេគុណទំនាក់ទំនង Spearman

   ជាមួយនឹងចំណាត់ថ្នាក់ដែលបានបង្កើតឡើង ឥឡូវនេះយើងអាចប្រើមុខងារ Excel CORREL ដើម្បីទទួលបាន rho របស់ Spearman:

   =CORREL(D2:D11, E2:E11)

   រូបមន្តផ្តល់លទ្ធផលជាមេគុណនៃ -0.7576 (បង្គត់ទៅ 4 ខ្ទង់) ដែលបង្ហាញពីទំនាក់ទំនងអវិជ្ជមានខ្លាំងគួរសម និងអនុញ្ញាតឱ្យយើងសន្និដ្ឋានថា មនុស្សធ្វើលំហាត់ប្រាណកាន់តែច្រើន សម្ពាធឈាមរបស់ពួកគេកាន់តែទាប។

   មេគុណទំនាក់ទំនង Pearson សម្រាប់គំរូដូចគ្នា (- 0.7445) បង្ហាញពីទំនាក់ទំនងខ្សោយជាងបន្តិច ប៉ុន្តែនៅតែជាស្ថិតិ លីលីមានសារៈសំខាន់៖

   

ភាពស្រស់ស្អាតនេះ។វិធីសាស្រ្តគឺថាវារហ័ស ងាយស្រួល និងដំណើរការដោយមិនគិតពីថាតើមានទំនាក់ទំនងក្នុងចំណាត់ថ្នាក់ឬអត់។

គណនាមេគុណទំនាក់ទំនង Spearman ក្នុង Excel ជាមួយរូបមន្តប្រពៃណី

ប្រសិនបើអ្នកមិនប្រាកដ ថាមុខងារ CORREL បានគណនា R របស់ Spearman ត្រឹមត្រូវ អ្នកអាចផ្ទៀងផ្ទាត់លទ្ធផលជាមួយនឹងរូបមន្តប្រពៃណីដែលប្រើក្នុងស្ថិតិ។ នេះជារបៀប៖

1. ស្វែងរកភាពខុសគ្នារវាងគូនីមួយៗនៃចំណាត់ថ្នាក់ ( d ) ដោយដកលេខមួយពីចំណាត់ថ្នាក់ផ្សេងទៀត៖

   =D2-E2

   រូបមន្តនេះទៅ ទៅ F2 ហើយបន្ទាប់មកត្រូវបានចម្លងចុះក្រោមជួរឈរ។

2. បង្កើនភាពខុសគ្នានៃចំណាត់ថ្នាក់នីមួយៗទៅជាថាមពលនៃពីរ ( d2 ):

   =F2^2

   រូបមន្តនេះទៅជួរ G.

3. បន្ថែមភាពខុសគ្នានៃការ៉េ៖

   =SUM(G2:G11)

   រូបមន្តនេះអាចទៅកាន់ក្រឡាទទេណាមួយ G12 ក្នុងករណីរបស់យើង។

   ពីរូបថតអេក្រង់ខាងក្រោម អ្នកប្រហែលជានឹងកាន់តែប្រសើរឡើង។ ការយល់ដឹងអំពីការរៀបចំទិន្នន័យ៖

   

   សូម​មើល​ផង​ដែរ: គំរូអ៊ីមែល Outlook៖ វិធីរហ័សចំនួន ១០ ដើម្បីបង្កើត និងប្រើប្រាស់
4. អាស្រ័យលើថាតើសំណុំទិន្នន័យរបស់អ្នកមានចំណាត់ថ្នាក់ជាប់គ្នាឬអត់ សូមប្រើរូបមន្តមួយក្នុងចំណោមរូបមន្តទាំងនេះដើម្បីគណនាមេគុណទំនាក់ទំនង Spearman ។

ក្នុងឧទាហរណ៍របស់យើង មិនមានទំនាក់ទំនងទេ ដូច្នេះយើងអាចទៅជាមួយរូបមន្តសាមញ្ញជាងនេះ៖

ដោយ d2 ស្មើ ដល់ 290 និង n (ចំនួននៃការសង្កេត) ស្មើនឹង 10 រូបមន្តឆ្លងកាត់ការបំប្លែងដូចខាងក្រោម៖

ជាលទ្ធផល អ្នកទទួលបាន -0.757575758 ដែលយល់ស្របយ៉ាងល្អឥតខ្ចោះជាមួយនឹងមេគុណទំនាក់ទំនង Spearman ដែលបានគណនានៅក្នុងឧទាហរណ៍ពីមុន។

នៅក្នុង Microsoft Excel ការគណនាខាងលើអាចត្រូវបានអនុវត្តជាមួយនឹងសមីការខាងក្រោម៖

=1-(6*G12/(10*(10^2-1)))

កន្លែងដែល G12 គឺជាផលបូកនៃភាពខុសគ្នានៃចំណាត់ថ្នាក់ការ៉េ (d2) .

របៀបធ្វើទំនាក់ទំនង Spearman ក្នុង Excel ដោយប្រើក្រាហ្វ

មេគុណទំនាក់ទំនងក្នុង Excel វាស់តែទំនាក់ទំនងលីនេអ៊ែរ (Pearson) ឬ monotonic (Spearman) ប៉ុណ្ណោះ។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ សមាគមផ្សេងទៀតអាចធ្វើទៅបាន។ ដូច្នេះ មិនថាអ្នកទាក់ទងគ្នាបែបណានោះទេ វាតែងតែជាគំនិតល្អក្នុងការតំណាងឱ្យទំនាក់ទំនងរវាងអថេរនៅក្នុងក្រាហ្វ។

ដើម្បីគូរក្រាហ្វដែលជាប់ទាក់ទងគ្នាសម្រាប់ទិន្នន័យដែលមានចំណាត់ថ្នាក់ នេះជាអ្វីដែលអ្នកត្រូវធ្វើ៖

1. គណនាចំណាត់ថ្នាក់ដោយប្រើមុខងារ RANK.AVG ដូចដែលបានពន្យល់ក្នុងឧទាហរណ៍នេះ។
2. ជ្រើសរើសជួរឈរពីរដែលមានចំណាត់ថ្នាក់។
3. បញ្ចូលតារាងរាយប៉ាយ XY។ សម្រាប់វា សូមចុចរូបតំណាង Scatter chart នៅលើផ្ទាំង Inset ក្នុងក្រុម Chats ។
4. បន្ថែម a បន្ទាត់និន្នាការទៅគំនូសតាងរបស់អ្នក។ វិធីលឿនបំផុតគឺចុចប៊ូតុង ធាតុគំនូសតាង > បន្ថែមបន្ទាត់និន្នាការ... ។
5. បង្ហាញតម្លៃ R-squared នៅលើគំនូសតាង។ ចុចពីរដងលើបន្ទាត់និន្នាការដើម្បីបើកផ្ទាំងរបស់វា ប្តូរទៅផ្ទាំង ជម្រើសនិន្នាការ ហើយជ្រើសរើស បង្ហាញតម្លៃ R-squared នៅលើតារាង ប្រអប់។
6. បង្ហាញខ្ទង់បន្ថែមទៀតនៅក្នុងតម្លៃ R2 សម្រាប់ភាពត្រឹមត្រូវកាន់តែប្រសើរ។

ជាលទ្ធផល អ្នកនឹងទទួលបានតំណាងដែលមើលឃើញនៃទំនាក់ទំនងរវាងចំណាត់ថ្នាក់។ លើសពីនេះទៀតអ្នកនឹងទទួលបាន មេគុណនៃការកំណត់ (R2) ឫសការ៉េដែលជាមេគុណទំនាក់ទំនង Pearson (r) ។ ប៉ុន្តែដោយសារតែអ្នកបានរៀបចំទិន្នន័យចំណាត់ថ្នាក់ r របស់ Pearson នេះមិនមានអ្វីក្រៅពី rho របស់ Spearman ។

ចំណាំ។ R-squared តែងតែជាលេខវិជ្ជមាន ដូច្នេះហើយមេគុណទំនាក់ទំនងលំដាប់ Spearman ដែលត្រូវបានដកចេញក៏នឹងតែងតែវិជ្ជមានផងដែរ។ ដើម្បីបន្ថែមសញ្ញាសមស្រប គ្រាន់តែមើលបន្ទាត់ក្នុងក្រាហ្វទំនាក់ទំនងរបស់អ្នក - ជម្រាលឡើងលើបង្ហាញពីទំនាក់ទំនងវិជ្ជមាន (សញ្ញាបូក) ហើយជម្រាលចុះក្រោមបង្ហាញពីទំនាក់ទំនងអវិជ្ជមាន (សញ្ញាដក)។

ក្នុងករណីរបស់យើង R2 ស្មើនឹង 0.5739210285។ ប្រើមុខងារ SQRT ដើម្បីស្វែងរកឫសការ៉េ៖

=SQRT(0.5739210285)

… ហើយអ្នកនឹងទទួលបានមេគុណដែលធ្លាប់ស្គាល់រួចហើយគឺ 0.757575758។

ជម្រាលចុះក្រោមក្នុងក្រាហ្វបង្ហាញអវិជ្ជមាន ការជាប់ទាក់ទងគ្នា ដូច្នេះយើងបន្ថែមសញ្ញាដក និងទទួលបានមេគុណទំនាក់ទំនង Spearman ត្រឹមត្រូវនៃ -0.757575758។

នោះហើយជារបៀបដែលអ្នកអាចគណនាមេគុណជាប់ទាក់ទងលំដាប់ Spearman នៅក្នុង Excel ។ ដើម្បីពិនិត្យមើលឱ្យបានដិតដល់នូវឧទាហរណ៍ដែលបានពិភាក្សានៅក្នុងមេរៀននេះ អ្នកត្រូវបានស្វាគមន៍ក្នុងការទាញយកសៀវភៅការងារគំរូរបស់យើងខាងក្រោម។ ខ្ញុំសូមអរគុណចំពោះការអាន ហើយសង្ឃឹមថានឹងបានជួបអ្នកនៅលើប្លក់របស់យើងនៅសប្តាហ៍ក្រោយ!

សៀវភៅលំហាត់

Spearman Rank Correlation ក្នុង Excel (ឯកសារ .xlsx)