การทำความเข้าใจความแปรปรวนร่วมในสถิติ
ความแปรปรวนร่วมเป็นแนวคิดทางสถิติที่อ้างถึงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตั้งแต่สองตัวขึ้นไป ใช้เพื่ออธิบายว่าการเปลี่ยนแปลงในตัวแปรหนึ่งสัมพันธ์กับการเปลี่ยนแปลงในตัวแปรอื่นอย่างไร กล่าวอีกนัยหนึ่ง จะตรวจสอบว่าค่าของตัวแปรต่างๆ มีความสัมพันธ์กันอย่างไร การเปลี่ยนแปลงร่วมอาจเป็นค่าบวก ลบ หรือเป็นกลาง ความแปรปรวนร่วมเชิงบวกหมายความว่าเมื่อตัวแปรตัวหนึ่งเพิ่มขึ้น ตัวแปรอีกตัวก็มีแนวโน้มที่จะเพิ่มขึ้นเช่นกัน ความแปรปรวนร่วมเชิงลบหมายความว่าเมื่อตัวแปรตัวหนึ่งเพิ่มขึ้น ตัวแปรอีกตัวก็มีแนวโน้มที่จะลดลง ความแปรปรวนร่วมที่เป็นกลางหมายความว่าไม่มีความสัมพันธ์ที่เป็นระบบระหว่างตัวแปร ความแปรปรวนร่วมมีความสำคัญในสถิติเพราะสามารถช่วยให้เราเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ และคาดการณ์เกี่ยวกับรูปแบบในอนาคตได้ ตัวอย่างเช่น ถ้าเราพบความแปรปรวนร่วมเชิงบวกระหว่างอายุและรายได้ เราอาจคาดหวังว่าเมื่อคนเราอายุมากขึ้น รายได้ของพวกเขาก็จะเพิ่มขึ้นเช่นกัน
ความแปรปรวนร่วมมีหลายประเภท รวมถึง:
1 r ของเพียร์สัน: นี่คือการวัดความแข็งแกร่งและทิศทางของความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปรสองตัว โดยมีตั้งแต่ -1 (ความสัมพันธ์เชิงลบที่สมบูรณ์แบบ) ถึง 1 (ความสัมพันธ์เชิงบวกที่สมบูรณ์แบบ)
2 ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์: นี่คือการวัดความแข็งแกร่งและทิศทางของความสัมพันธ์แบบไม่เชิงเส้นระหว่างตัวแปรสองตัว โดยสามารถรับค่าได้ระหว่าง -1 ถึง 1 เช่นเดียวกับ r.
3 ของ Pearson ความสัมพันธ์บางส่วน: นี่คือการวัดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวในขณะที่ควบคุมผลกระทบของตัวแปรเพิ่มเติมตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไป
4 การวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณ: นี่เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ตัวแปรหลายตัวในการทำนายค่าของตัวแปรตาม สามารถใช้เพื่อระบุความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรหลายตัวและตัวแปรตาม โดยสรุป ความแปรปรวนร่วมเป็นแนวคิดที่สำคัญในสถิติที่ช่วยให้เราเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ ด้วยการตรวจสอบรูปแบบของความแปรปรวนร่วม เราสามารถคาดการณ์เกี่ยวกับรูปแบบในอนาคตและรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกลไกพื้นฐานของระบบได้
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
