ဆက်စပ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဆိုတာဘာလဲ

ဆက်စပ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဆိုတာ ဘာလဲ။

ဆက်စပ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် ကိန်းရှင်နှစ်ခု သို့မဟုတ် နှစ်ခုထက်ပိုသော ကိန်းရှင်များအကြား ဆက်နွယ်မှုကို တိုင်းတာရန် အသုံးပြုသည့် စာရင်းအင်းနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အချက်အလက်နှင့် သုတေသနနှင့် ပတ်သက်၍ သုတေသီများသည် ၎င်းတို့လေ့လာနေသော ကိန်းရှင်များအကြား ဆက်နွယ်မှုကို နားလည်ရန် စိတ်ဝင်စားလေ့ရှိသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ စီးပွားရေးသုတေသီတစ်ဦးသည် ဝင်ငွေနှင့် စားသုံးသူသုံးစွဲမှုအကြား ဆက်နွယ်မှုကို နားလည်လိုပေမည်၊ သို့မဟုတ် စိတ်ပညာရှင်တစ်ဦးသည် စိတ်ဖိစီးမှုအဆင့်နှင့် အလုပ်ထုတ်လုပ်မှုအကြား ဆက်နွယ်မှုကို စစ်ဆေးလိုပေမည်။

ဆက်စပ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၏ အခြေခံသဘောတရားများ

ဆက်စပ်မှုသည် ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားရှိ မျဉ်းဖြောင့်ဆက်နွယ်မှု၏ ဦးတည်ရာနှင့် အစွမ်းသတ္တိကို တိုင်းတာသည်။ ဆက်စပ်ဆက်နွယ်မှု အမျိုးအစားသုံးမျိုးရှိနိုင်သည်-

၁။ အပြုသဘော ဆက်စပ်မှု- ကိန်းရှင်တစ်ခု တိုးလာသောအခါ အခြားကိန်းရှင်လည်း တိုးလာတတ်သည်။
၂။ အနုတ်လက္ခဏာ ဆက်စပ်မှု- ကိန်းရှင်တစ်ခု တိုးလာသောအခါ အခြားကိန်းရှင်သည် လျော့ကျသွားတတ်သည်။
၃။ ဆက်စပ်မှုမရှိခြင်း- ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြား ဆက်နွယ်မှုတွင် ရှင်းလင်းသောပုံစံ မရှိပါ။

သင်္ချာနည်းအရ ဆက်စပ်မှု၏ အစွမ်းသတ္တိနှင့် ဦးတည်ရာကို ဆက်စပ်မှုကိန်းအဖြစ် ဖော်ပြထားပြီး ၎င်းသည် -၁ မှ ၁ အထိ ရှိနိုင်သည်။ ၁ နှင့်နီးစပ်သော အပြုသဘောဆက်စပ်မှုကိန်းသည် ခိုင်မာသော အပြုသဘောဆက်နွယ်မှုကို ညွှန်ပြပြီး -၁ နှင့်နီးစပ်သော အနုတ်လက္ခဏာကိန်းသည် ခိုင်မာသော အနုတ်လက္ခဏာဆက်နွယ်မှုကို ညွှန်ပြသည်။ ၀ တန်ဖိုးသည် မျဉ်းဖြောင့်ဆက်နွယ်မှုမရှိကြောင်း ညွှန်ပြသည်။

ဆက်စပ်မှုကိန်းဂဏန်းအမျိုးအစားများ

အသုံးအများဆုံး ဆက်စပ်မှုကိန်းဂဏန်း အမျိုးအစားများစွာရှိပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနေသော အချက်အလက်အမျိုးအစားနှင့် သဘောသဘာဝပေါ် မူတည်၍ တစ်ခုချင်းစီတွင် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်အသုံးပြုမှုများရှိသည်။ အသုံးအများဆုံး ဆက်စပ်မှုကိန်းဂဏန်း အမျိုးအစားအချို့တွင် အောက်ပါတို့ ပါဝင်သည်-

၁။ Pearson ဆက်စပ်မှုကိန်း

Pearson Correlation Coefficient သည် အသုံးအများဆုံးဖြစ်ပြီး စဉ်ဆက်မပြတ်ပြောင်းလဲနေသော variable နှစ်ခုကြားရှိ linear relationship ကို တိုင်းတာသည်။ ဖော်မြူလာမှာ-

\[ r = \frac{n(\sum xy) – (\sum x)(\sum y)}{\sqrt{[n\sum x^2 – (\sum x)^2][n\sum y^2 – (\sum y)^2]}} \]

ဘယ်နေရာ:
– \( n \) သည် ဒေတာအတွဲအရေအတွက်ဖြစ်သည်။
– \( \sum xy \) သည် ဒေတာအတွဲများအကြား မြှောက်ခြင်းများ၏ ပေါင်းလဒ်ဖြစ်သည်။
– \( \sum x \) နှင့် \( \sum y \) တို့သည် variable တစ်ခုစီ၏ ပေါင်းလဒ်များ ဖြစ်ကြသည်။
– \( \sum x^2 \) နှင့် \( \sum y^2 \) တို့သည် variable တစ်ခုစီ၏ နှစ်ထပ်ကိန်းများ၏ ပေါင်းလဒ်များ ဖြစ်သည်။

၂။ Spearman ဆက်စပ်မှုကိန်း

Spearman correlation coefficient ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနေသောဒေတာသည် non-linear ဖြစ်သည့်အခါ သို့မဟုတ် ဒေတာသည် ordinal (စီစဉ်နိုင်သောဒေတာ) ဖြစ်သည့်အခါတွင် အသုံးပြုသည်။ Spearman သည် variable နှစ်ခုကြား အဆင့်သတ်မှတ်ချက်၏ ညီညွတ်မှုကို တိုင်းတာသည်။ ၎င်းကို ဖော်မြူလာကို အသုံးပြု၍ တွက်ချက်သည်-

\[ r_s = 1 – \frac{6\sum d^2}{n(n^2 – 1)} \]

ဘယ်နေရာ:
– \( d \) သည် လေ့လာတွေ့ရှိချက်နှစ်ခု၏ အဆင့်များအကြား ကွာခြားချက်ဖြစ်သည်။
–\( n\) သည် လေ့လာတွေ့ရှိချက် အရေအတွက် ဖြစ်သည်။

၃။ Kendall ရဲ့ ဆက်စပ်မှု ကိန်း

Kendall's Correlation Coefficient သည် ordinal data အတွက် နောက်ထပ်ရွေးချယ်စရာတစ်ခုဖြစ်ပြီး variable နှစ်ခုကြားရှိ monotonic relationship ကိုတိုင်းတာရာတွင် အသုံးဝင်ပါသည်။ ဖော်မြူလာမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်။

\[ \tau = \frac{(နံပါတ်\, ၏\, ကိုက်ညီသော\, အတွဲများ) – (နံပါတ်\, ၏\, ကွဲလွဲသော\, အတွဲများ)}{n(n-1)/2} \]

ဆက်စပ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၏ အသုံးပြုမှုနှင့် အသုံးချမှုများ

ဆက်စပ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို စီးပွားရေး၊ စိတ်ပညာ၊ လူမှုဗေဒ၊ ဇီဝဗေဒနှင့် အခြားနယ်ပယ်များစွာတွင် အသုံးပြုကြသည်။ လက်တွေ့အသုံးချမှု ဥပမာအချို့မှာ-

၃။ စီးပွားရေး

စီးပွားရေးတွင်၊ ငွေကြေးဖောင်းပွမှုကဲ့သို့သော စီးပွားရေးကိန်းရှင်တစ်ခုသည် အလုပ်လက်မဲ့နှုန်း သို့မဟုတ် စီးပွားရေးတိုးတက်မှုကဲ့သို့သော အခြားကိန်းရှင်တစ်ခုနှင့် မည်သို့ဆက်စပ်နေသည်ကို ခန့်မှန်းရန် ဆက်စပ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အတိုးနှုန်းများနှင့် စီးပွားရေးရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအကြား ဆက်စပ်မှု။

၂။ စိတ်ပညာ

စိတ်ပညာတွင် သုတေသီများသည် စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ကိန်းရှင်များအကြား ဆက်နွယ်မှုကို နားလည်ရန် ဆက်စပ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို မကြာခဏ အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ စိတ်ဖိစီးမှုအဆင့်နှင့် ပျော်ရွှင်မှုအကြား သို့မဟုတ် အိပ်စက်ခြင်းအလေ့အထနှင့် ပညာရေးစွမ်းဆောင်ရည်အကြား ဆက်နွယ်မှုကို ရှာဖွေခြင်း။

၁။ စိုက်ပျိုးရေး

စိုက်ပျိုးရေးတွင် ဆက်စပ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် ဓာတ်မြေဩဇာအသုံးပြုမှုနှင့် သီးနှံအထွက်နှုန်းကဲ့သို့သော ကိန်းရှင်များအကြား ဆက်နွယ်မှုကို နားလည်ရန် လယ်သမားများနှင့် သိပ္ပံပညာရှင်များကို ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် စိုက်ပျိုးရေးဆိုင်ရာ အလေ့အကျင့်များနှင့်ပတ်သက်၍ ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် အထောက်အကူပြုပါသည်။

၄။ ကျန်းမာရေး

ကျန်းမာရေးသိပ္ပံတွင် ဆေးလိပ်သောက်ခြင်းနှင့် နှလုံးသွေးကြောဆိုင်ရာရောဂါကဲ့သို့သော အန္တရာယ်အချက်များအကြား ဆက်စပ်မှုကို မကြာခဏ စူးစမ်းလေ့လာလေ့ရှိသည်။ ၎င်းသည် အထောက်အထားခိုင်လုံသော ကျန်းမာရေးအကြံပြုချက်များနှင့် မူဝါဒများကို ဖော်ထုတ်ရာတွင် အထောက်အကူပြုသည်။

ဆက်စပ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ အားသာချက်များနှင့် ကန့်သတ်ချက်များ

ပိုလျှံသည်။

၁။ ရိုးရှင်းမှု- နားလည်ရလွယ်ကူပြီး အကောင်အထည်ဖော်ရလွယ်ကူသည်။
၂။ ထိရောက်မှု- ဒေတာကြီးမားမှုအတွက် လျင်မြန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
၃။ ကနဦးခန့်မှန်းချက်များ- နောက်ထပ်စူးစမ်းလေ့လာနိုင်သော variable များအကြား ဆက်နွယ်မှုဆိုင်ရာ ကနဦးထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပေးသည်။

ကန့်သတ်ချက်များ

၁။ ဆက်စပ်မှုဆိုင်ရာ ဆက်နွယ်မှုကို ထင်ဟပ်ခြင်းမရှိပါ- ဆက်စပ်မှုသည် ဆက်စပ်မှုကို မဆိုလိုပါ။ တစ်ခုက တစ်ခုကို မဖြစ်စေဘဲ ကိန်းရှင်နှစ်ခုကို သိသိသာသာ ဆက်စပ်နိုင်သည်။
၂။ ဝှက်ထားသော ကိန်းရှင်များ၏ လွှမ်းမိုးမှု- ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြား ဆက်စပ်မှုကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမထားသော အခြားကိန်းရှင်များက လွှမ်းမိုးနိုင်သည်။
၃။ ဒေတာအမျိုးအစားများ၏ ကန့်သတ်ချက်များ- ဒေတာအမျိုးအစားအားလုံးသည် ဆက်စပ်မှုအမျိုးအစားအားလုံးအတွက် သင့်လျော်သည်မဟုတ်ပါ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ Pearson သည် အစဉ်လိုက်ဒေတာအတွက် သင့်လျော်မှုမရှိပါ။

နိဂုံး

ဆက်စပ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် လေ့လာမှုနယ်ပယ်အမျိုးမျိုးတွင် ကိန်းရှင်များအကြား ဆက်နွယ်မှုကို နားလည်ရန်အတွက် အစွမ်းထက်သော စာရင်းအင်းကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဆက်စပ်မှုကိန်းဂဏန်းများ၏ နောက်ကွယ်ရှိ သီအိုရီနှင့် ၎င်းတို့၏ လက်တွေ့အသုံးချမှုကို ကောင်းစွာနားလည်ခြင်းသည် ဤနည်းစနစ်၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို အမြင့်ဆုံးရရှိစေရန် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ ဆက်စပ်မှုဆိုင်ရာ ဆက်နွယ်မှုများကို အာမမခံနိုင်ခြင်းကဲ့သို့သော ၎င်း၏ ကန့်သတ်ချက်များရှိသော်လည်း၊ ဆက်စပ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများသို့ မရွေ့လျားမီ ကိန်းရှင်များအကြား ဆက်နွယ်မှုများကို စူးစမ်းလေ့လာရာတွင် အခြေခံပထမခြေလှမ်းအဖြစ် ရှိနေဆဲဖြစ်သည်။