Blog

ทำความรู้จัก Spearman’s Rank Correlation: ตัวช่วยวิเคราะห์ความสัมพันธ์เมื่อข้อมูลไม่เป็นไปตามเกณฑ์ปกติด้วย โปรแกรม R

8 ม.ค. 2569 จำนวนผู้เข้าชม 14

ทำความรู้จัก Spearman’s Rank Correlation: ตัวช่วยวิเคราะห์ความสัมพันธ์เมื่อข้อมูลไม่เป็นไปตามเกณฑ์ปกติ

ในการทำงานวิจัยหรือวิเคราะห์ข้อมูล หลายครั้งที่เราพบว่าข้อมูลของเราไม่ได้มีการกระจายตัวแบบปกติ (Non-normal distribution) หรือความสัมพันธ์ไม่ได้เป็นเส้นตรง (Non-linear) ในกรณีเช่นนี้ Spearman’s Correlation คือเครื่องมือทางสถิติที่เหมาะสมที่สุดครับ

Spearman’s Rank Correlation คืออะไร?

มันคือการวัด "ความแข็งแกร่ง" และ "ทิศทาง" ของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร 2 ตัว โดยพิจารณาในรูปแบบของ Monotonic Relationship (ความสัมพันธ์ที่เพิ่มขึ้นหรือลดลงอย่างต่อเนื่องแต่ไม่จำเป็นต้องเป็นเส้นตรง)

เราควรใช้ Spearman เมื่อไหร่?

ข้อมูลไม่มีการกระจายตัวแบบปกติ (Not normally distributed)
ความสัมพันธ์ไม่ใช่เส้นตรง (Not linear)
ข้อมูลอยู่ในรูปลำดับที่ (Ordinal / Ranked data)
มีข้อมูลที่ผิดปกติหรือโดดเด่นออกมา (Outliers)

ขั้นตอนการวิเคราะห์ด้วยโปรแกรม R

Step 1: เตรียมข้อมูล

สมมติว่าเราวัดค่าความเข้มข้นของสารอาหาร (X) และความสูงของพืช (Y):

x <- c(12, 15, 14, 18, 20, 22, 19)

y <- c(30, 35, 33, 40, 45, 47, 43)

หมายเหตุ: ลำดับของข้อมูลใน x และ y ต้องตรงกันตามหน่วยทดลอง (Replicates)

Step 2: ตรวจสอบข้อมูล (เบื้องต้น)

ลองพลอตกราฟดูทิศทาง: plot(x, y) หากจุดมีการเพิ่มขึ้นหรือลดลงอย่างต่อเนื่อง (แม้จะไม่เป็นเส้นตรงเป๊ะ) แสดงว่าใช้ Spearman ได้

Step 3: รันการทดสอบ Spearman

ใช้คำสั่ง:

cor.test(x, y, method = "spearman")

Step 4: การแปลผลลัพธ์ (Interpretation)

ในผลลัพธ์ (Output) ให้ดูค่าสำคัญ 2 ค่าคือ:

1 rho (ρ): ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์

+1 = มีความสัมพันธ์เชิงบวกที่แข็งแกร่งมาก

0 = ไม่มีความสัมพันธ์เลย

-1 = มีความสัมพันธ์เชิงลบที่แข็งแกร่งมาก

2 p-value: นัยสำคัญทางสถิติ

p < 0.05 = มีนัยสำคัญ (Significant)

p ≥ 0.05 = ไม่มีนัยสำคัญ (Not significant)

เทคนิคเพิ่มเติมสำหรับการใช้งานจริง

ต้องการแค่ค่า rho อย่างเดียว: ใช้ cor(x, y, method = "spearman")
จัดการข้อมูลที่ขาดหาย (NA): ใช้ use = "complete.obs" ในคำสั่ง
วิเคราะห์แบบ Matrix: หากมีหลายตัวแปรใน Data frame สามารถใช้ cor(data, method = "spearman") เพื่อนำไปทำ Heatmap ต่อได้