Methodology
Correlation และ Regression ต่างกันอย่างไร
อธิบาย Pearson/Spearman correlation, simple linear regression, R², coefficient และข้อจำกัดในการตีความเชิงเหตุผล
correlation ใช้วัดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
Pearson correlation เหมาะกับความสัมพันธ์เชิงเส้นของตัวแปร continuous ส่วน Spearman correlation ใช้กับอันดับหรือความสัมพันธ์แบบ monotonic
สูตรที่ใช้
r = cov(x,y) / (SDx × SDy)เครื่องมือนี้ช่วยวางแผนและคำนวณ แต่ไม่ได้รับประกันความถูกต้องของ design งานวิจัย
regression ใช้อธิบายหรือทำนายตัวแปรตาม
simple linear regression ประมาณสมการเส้นตรงระหว่าง predictor หนึ่งตัวกับ outcome หนึ่งตัว และรายงาน slope, intercept และ R²
สูตรที่ใช้
y = a + bxเครื่องมือนี้ช่วยวางแผนและคำนวณ แต่ไม่ได้รับประกันความถูกต้องของ design งานวิจัย
ความสัมพันธ์ไม่เท่ากับเหตุและผล
แม้ correlation หรือ regression จะมีนัยสำคัญ ก็ยังไม่พิสูจน์ causal effect หาก design ไม่รองรับ เช่น cross-sectional survey ควรตีความอย่างระมัดระวัง
FAQ
Pearson กับ Spearman เลือกอย่างไร
ใช้ Pearson เมื่อความสัมพันธ์เป็นเชิงเส้นและตัวแปรเป็น continuous ใช้ Spearman เมื่อข้อมูลเป็นอันดับ มี outlier หรือความสัมพันธ์เป็น monotonic
R² แปลว่าอะไร
R² คือสัดส่วนความแปรปรวนของ outcome ที่ model อธิบายได้ ภายใต้ model ที่ใช้ ไม่ใช่หลักฐาน causal โดยตรง