ความแตกต่างระหว่าง Pearson’s Correlation และ Spearman’s Rank Correlation ใช้เมื่อใดและต่างกันอย่างไร

ในการทำวิจัยเชิงปริมาณ นักวิจัยมักต้องการทราบว่า “ตัวแปรสองตัวมีความสัมพันธ์กันหรือไม่ และสัมพันธ์กันมากน้อยเพียงใด” สถิติที่นิยมใช้ในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์คือ Pearson’s Correlation Coefficient (r) และ Spearman’s Rank Correlation Coefficient (ρ หรือ rs)

ทั้งสองวิธีมีจุดประสงค์เดียวกันคือการวัด “ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร” แต่มีหลักการคำนวณ สมมติฐาน และประเภทข้อมูลที่เหมาะสมต่างกันอย่างชัดเจน

ความแตกต่างระหว่าง Pearson’s Correlation และ Spearman’s Rank Correlation

Pearson’s Correlation คืออะไร

Pearson’s Correlation Coefficient (r) เป็นสถิติแบบ Parametric ใช้วัด “ความสัมพันธ์เชิงเส้นตรง (Linear Relationship)” ระหว่างตัวแปรเชิงปริมาณ (Quantitative Variables)ค่าความสัมพันธ์จะอยู่ระหว่าง -1 ถึง +1

• ค่า +1 หมายถึง ความสัมพันธ์เชิงบวกสมบูรณ์ (เมื่อค่าหนึ่งเพิ่ม อีกค่าก็เพิ่ม)

• ค่า -1 หมายถึง ความสัมพันธ์เชิงลบสมบูรณ์ (เมื่อค่าหนึ่งเพิ่ม อีกค่าลด)

• ค่า 0 หมายถึง ไม่มีความสัมพันธ์กัน

สมมติฐานของ Pearson’s Correlation

1. ข้อมูลต้องเป็นเชิง ช่วง (Interval) หรือ อัตราส่วน (Ratio)

2. ความสัมพันธ์ต้องเป็นแบบ เชิงเส้นตรง (Linear Relationship)

3. การแจกแจงของข้อมูลต้องเป็นแบบ ปกติ (Normal Distribution)

4. ไม่มีค่าผิดปกติ (Outliers) ที่มีอิทธิพลต่อความสัมพันธ์มากเกินไป

ตัวอย่างการใช้งาน

วิจัยเรื่อง “ความสัมพันธ์ระหว่างจำนวนชั่วโมงการอ่านหนังสือกับคะแนนสอบของนักศึกษา”

• ตัวแปรอิสระ (Independent Variable): จำนวนชั่วโมงการอ่านหนังสือ (หน่วย: ชั่วโมง)

• ตัวแปรตาม (Dependent Variable): คะแนนสอบ (หน่วย: คะแนน)

หากข้อมูลทั้งสองตัวแปรเป็นเชิงต่อเนื่องและมีการแจกแจงปกติ สามารถใช้ Pearson’s Correlation เพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์ได้อย่างเหมาะสม

Spearman’s Rank Correlation คืออะไร

Spearman’s Rank Correlation Coefficient (ρ หรือ rs) เป็นสถิติแบบ Non-Parametric ใช้วัด “ความสัมพันธ์เชิงอันดับ (Monotonic Relationship)” ระหว่างตัวแปรโดยจะนำข้อมูลมา จัดอันดับ (Ranking) ก่อนคำนวณความสัมพันธ์

เหมาะสำหรับกรณีที่ข้อมูลไม่เป็นปกติ (Non-normal Distribution) หรือมี Outliers มากจนค่าความสัมพันธ์เชิงเส้นไม่สามารถสะท้อนความจริงได้

ตัวอย่างการใช้งาน

วิจัยเรื่อง “ความสัมพันธ์ระหว่างระดับความเครียดกับประสิทธิภาพในการทำงานของพนักงาน”

• ตัวแปรอิสระ (Independent Variable): ระดับความเครียด (1 = ต่ำ, 5 = สูง)

• ตัวแปรตาม (Dependent Variable): ประสิทธิภาพในการทำงาน (คะแนนประเมิน 1–5)

เนื่องจากข้อมูลเป็นแบบเชิงอันดับ (Ordinal Scale) และไม่เป็นการแจกแจงปกติ ควรใช้ Spearman’s Correlation เพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์แทน Pearson’s

เกณฑ์การเลือกใช้ระหว่าง Pearson’s และ Spearman’s Correlation

การเลือกใช้สถิติทั้งสองขึ้นอยู่กับ ลักษณะของข้อมูล และ ความสัมพันธ์ที่คาดหวัง

• หากข้อมูลเป็น เชิงปริมาณ (Continuous Data), มีการแจกแจงแบบ ปกติ, และคาดว่าความสัมพันธ์เป็น เชิงเส้นตรง (Linear) → ใช้ Pearson’s Correlation

• หากข้อมูลเป็น เชิงอันดับ (Ordinal) หรือมีการแจกแจง ไม่เป็นปกติ (Non-normal) หรือมี Outliers เยอะ → ใช้ Spearman’s Correlation

• หากต้องการดูแนวโน้มความสัมพันธ์ทั่วไปโดยไม่จำเป็นต้องเป็นเส้นตรง → Spearman’s Correlation จะเหมาะสมกว่า

กล่าวโดยสรุป

Pearson’s Correlation เหมาะกับข้อมูลเชิงปริมาณต่อเนื่องที่สัมพันธ์กันแบบเส้นตรงSpearman’s Correlation เหมาะกับข้อมูลเชิงอันดับหรือข้อมูลที่ไม่เป็นปกติ

ทำไมควรใช้บริการของ Data Investigator

การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ (Correlation Analysis) ต้องอาศัยความเข้าใจเชิงลึกของลักษณะข้อมูล เพื่อเลือกสถิติให้ถูกต้องเพราะหากเลือกไม่ตรงกับสมมติฐาน อาจทำให้ผลวิเคราะห์ “ไม่สะท้อนความสัมพันธ์ที่แท้จริง” และอาจนำไปสู่ข้อสรุปที่คลาดเคลื่อน

Data Investigator มีประสบการณ์กว่า 15 ปี ในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติด้วยโปรแกรม SPSSทีมผู้เชี่ยวชาญของเราสามารถช่วยคุณตรวจสอบความเหมาะสมของข้อมูล เลือกใช้สถิติที่ถูกต้อง และอธิบายผลอย่างละเอียดในเชิงวิจัยและเชิงปฏิบัติ

บริการของเรา

• วิเคราะห์ข้อมูลด้วยโปรแกรม SPSS อย่างถูกต้องตามหลักสถิติ

• ตรวจสอบการแจกแจงข้อมูลและประเภทของตัวแปรก่อนเลือกใช้สถิติ

• วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรด้วย Pearson’s หรือ Spearman’s Correlation

• อธิบายผลการวิเคราะห์ข้อมูลโดยละเอียด พร้อมคำตีความเชิงสถิติ

• จัดทำ ใบรับรองผลการวิเคราะห์ข้อมูล (Certificate of Statistical Analysis)

ไม่ว่าคุณจะเป็น นักศึกษาทำวิทยานิพนธ์, นักวิจัยทางการแพทย์, หรือ หน่วยงานราชการ,Data Investigator คือผู้ช่วยมืออาชีพในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสหสัมพันธ์ที่คุณวางใจได้ทุกขั้นตอน

สอบถามข้อมูลเพิ่มเติมกรุณาติดต่อ:

อีเมล์: info@datainvestigatorth.com

ไลน์: @datainvestigator