ความสัมพันธ์เชิงลบ: ความหมายตัวอย่าง + จะหาได้อย่างไร?

สหสัมพันธ์เป็นแนวคิดพื้นฐานในสถิติที่ช่วยให้เราเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปร ความสัมพันธ์เฉพาะประเภทหนึ่งที่เรียกว่าความสัมพันธ์เชิงลบนั้นน่าสนใจเป็นพิเศษเพราะมันบอกเราว่าตัวแปรสองตัวเคลื่อนที่ไปในทิศทางตรงกันข้ามอย่างไร

ในบล็อกโพสต์นี้ เราจะสํารวจว่าความสัมพันธ์เชิงลบคืออะไร ให้ตัวอย่างในชีวิตจริง และอธิบายวิธีการทํางานในลักษณะที่เรียบง่ายและเข้าใจง่าย

ความสัมพันธ์เชิงลบคืออะไร?

สหสัมพันธ์เชิงลบหรือที่เรียกว่าสหสัมพันธ์ผกผันเกิดขึ้นเมื่อตัวแปรสองตัวเคลื่อนที่ไปในทิศทางตรงกันข้าม กล่าวอีกนัยหนึ่งเมื่อตัวแปรหนึ่งเพิ่มขึ้นตัวแปรอื่นจะลดลงและในทางกลับกัน ความแข็งแกร่งและทิศทางของสหสัมพันธ์วัดโดยค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ ซึ่งมีตั้งแต่ -1 ถึง 1 ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เชิงลบ (ระหว่าง -1 ถึง 0) บ่งชี้ถึงความสัมพันธ์เชิงลบ

ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (r): การวัดทางสถิตินี้อยู่ระหว่าง -1 ถึง 1

• -1: ความสัมพันธ์เชิงลบที่สมบูรณ์แบบ (เมื่อตัวแปรหนึ่งเพิ่มขึ้นอีกตัวหนึ่งจะลดลงในลักษณะเชิงเส้นที่สมบูรณ์แบบ)
• 0: ไม่มีความสัมพันธ์ (ไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร)
• 1: ความสัมพันธ์เชิงบวกที่สมบูรณ์แบบ (เมื่อตัวแปรหนึ่งเพิ่มขึ้นอีกตัวหนึ่งจะเพิ่มขึ้นในลักษณะเชิงเส้นที่สมบูรณ์แบบ)

สหสัมพันธ์เชิงลบที่อ่อนแอเกิดขึ้นเมื่อค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเพียร์สัน (แสดงเป็น r) ใกล้เคียงกับศูนย์ แต่เป็นลบ โดยทั่วไปอยู่ระหว่าง -0.1 ถึง -0.3 สิ่งนี้บ่งชี้ถึงความสัมพันธ์ผกผันเล็กน้อยระหว่างตัวแปรสองตัว แต่ตัวแปรที่ไม่แข็งแกร่งพอที่จะคาดการณ์ได้สูงหรือมีนัยสําคัญในหลายกรณี

เหตุใดการเข้าใจจึงสําคัญ

ความสัมพันธ์เชิงลบที่แข็งแกร่งมีความสําคัญสําหรับคุณด้วยเหตุผลหลายประการ ซึ่งครอบคลุมสาขาต่างๆ เช่น การเงิน เศรษฐศาสตร์ การดูแลสุขภาพ และการตัดสินใจในชีวิตประจําวัน นี่คือเหตุผลที่การทําความเข้าใจแนวคิดเป็นสิ่งสําคัญสําหรับคุณ:

ช่วยให้สามารถคาดการณ์ได้อย่างชาญฉลาด

ช่วยให้คุณสามารถคาดการณ์ได้อย่างชาญฉลาดเกี่ยวกับพฤติกรรมของตัวแปรหนึ่งตามการเคลื่อนไหวของตัวแปรอื่น ตัวอย่างเช่น หากคุณรู้ว่ามีความสัมพันธ์เชิงลบระหว่างเวลาเรียนกับจํานวนข้อผิดพลาดในการสอบ

ช่วยในการบริหารความเสี่ยงด้านการเงิน

หากคุณเป็นนักลงทุน คุณสามารถใช้เพื่อกระจายพอร์ตโฟลิโอของคุณได้ การรวมสินทรัพย์ที่เคลื่อนไหวผกผันซึ่งกันและกันจะช่วยลดความเสี่ยงโดยรวมได้

การทําความเข้าใจยังช่วยให้คุณพัฒนากลยุทธ์การป้องกันความเสี่ยงเพื่อป้องกันการสูญเสียที่อาจเกิดขึ้น ตัวอย่างเช่น หากคุณถือหุ้นของบริษัทที่มีสินทรัพย์สัมพันธ์เชิงลบกับราคาสินค้าโภคภัณฑ์ คุณอาจป้องกันความเสี่ยงด้วยการลงทุนในสินค้าโภคภัณฑ์เหล่านั้น

ช่วยในการระบุความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ

การตระหนักถึงมันช่วยให้คุณระบุความสัมพันธ์เชิงสาเหตุในสาขาต่างๆ ตัวอย่างเช่น หากบริษัทของคุณสังเกตเห็นความสัมพันธ์เชิงลบระหว่าง ความพึงพอใจในงาน และอัตราการลาออก คุณอาจมุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงความพึงพอใจของพนักงานเพื่อลดการลาออก

ในการดูแลสุขภาพ สามารถเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่สําคัญ เช่น:

• ความสัมพันธ์ระหว่างการออกกําลังกายที่เพิ่มขึ้นและอุบัติการณ์ของโรคบางชนิดที่ลดลง
• ชี้นํานโยบายและการแทรกแซงด้านสาธารณสุขที่คุณอาจปฏิบัติตามหรือส่งเสริม

ช่วยปรับปรุงการดําเนินธุรกิจ

หากคุณดําเนินธุรกิจ คุณสามารถใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดําเนินงานได้ ตัวอย่างเช่น หากคุณพบความสัมพันธ์เชิงลบระหว่างเวลาในการผลิตและอัตราข้อบกพร่อง การลงทุนในการฝึกอบรมหรืออุปกรณ์ที่ดีขึ้นอาจช่วยลดข้อบกพร่องและปรับปรุงประสิทธิภาพ การทําความเข้าใจความสัมพันธ์เชิงลบระหว่างปัจจัยต่างๆ เช่น ราคาและความต้องการสามารถช่วยคุณกําหนดกลยุทธ์การกําหนดราคาที่เหมาะสมที่สุดเพื่อเพิ่มรายได้สูงสุด

ช่วยยกระดับการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ของคุณ

การจดจําสิ่งเหล่านี้จะช่วยให้คุณออกแบบการทดลองที่ดีขึ้นและตีความผลลัพธ์ได้แม่นยํายิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น คุณอาจศึกษาความสัมพันธ์เชิงลบระหว่างระดับมลพิษและความหลากหลายทางชีวภาพเพื่อทําความเข้าใจผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม

ตัวอย่างของความสัมพันธ์เชิงลบ

การทําความเข้าใจความสัมพันธ์เหล่านี้เป็นสิ่งสําคัญในสาขาต่างๆ ต่อไปนี้คือตัวอย่างเฉพาะของความสัมพันธ์เชิงลบในการวิจัย การศึกษา และการดูแลสุขภาพ

01. การวิจัย

ตัวอย่าง: เวลาเรียนและการใช้โซเชียลมีเดีย

ใน การวิจัยทางวิชาการการศึกษาอาจตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างระยะเวลาที่นักเรียนใช้เรียนกับการใช้โซเชียลมีเดีย

• ประเด็น: การวิจัยสามารถเปิดเผยความสัมพันธ์เชิงลบระหว่างเวลาเรียนและการใช้โซเชียลมีเดีย เมื่อนักเรียนใช้เวลาบนโซเชียลมีเดียมากขึ้นเวลาเรียนของพวกเขาก็มีแนวโน้มที่จะลดลง ในทางกลับกันเมื่อนักเรียนอุทิศเวลาให้กับการเรียนมากขึ้นการใช้โซเชียลมีเดียมักจะลดลง
• ผล กระทบ: การทําความเข้าใจความสัมพันธ์เชิงลบนี้ช่วยให้นักวิจัยพัฒนากลยุทธ์เพื่อปรับปรุงผลการเรียน

02. การศึกษา

ตัวอย่าง: ขนาดชั้นเรียนและผลการเรียนของนักเรียนแต่ละคน

ในด้านการศึกษานักวิจัยอาจสํารวจความสัมพันธ์ระหว่างขนาดชั้นเรียนกับผลการเรียนของนักเรียนแต่ละคน

• ประเด็น: การศึกษามักพบความสัมพันธ์เชิงลบระหว่างขนาดชั้นเรียนกับผลการเรียนของนักเรียน เมื่อขนาดชั้นเรียนเพิ่มขึ้น ประสิทธิภาพของนักเรียนแต่ละคนมีแนวโน้มที่จะลดลงเนื่องจากปัจจัยต่างๆ เช่น ความสนใจของครูที่ลดลงและสิ่งรบกวนในห้องเรียนที่เพิ่มขึ้น
• ผล กระทบ: ความสัมพันธ์เชิงลบนี้สนับสนุนนโยบายที่มุ่งลดขนาดชั้นเรียนเพื่อเพิ่มผลลัพธ์ของนักเรียน โรงเรียนและผู้กําหนดนโยบายด้านการศึกษาสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อจัดสรรทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

03. การดูแลสุขภาพ

ตัวอย่าง: การออกกําลังกายและความเสี่ยงของโรคเรื้อรัง

ในการวิจัยด้านการดูแลสุขภาพ นักวิทยาศาสตร์มักตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างระดับการออกกําลังกายกับความเสี่ยงในการเกิดโรคเรื้อรัง เช่น โรคหัวใจ เบาหวาน และความดันโลหิตสูง

• ประเด็น: มีความสัมพันธ์เชิงลบที่ได้รับการบันทึกไว้เป็นอย่างดีระหว่างการออกกําลังกายกับความเสี่ยงของโรคเรื้อรัง เมื่อระดับการออกกําลังกายเพิ่มขึ้นความเสี่ยงในการเกิดโรคเรื้อรังจะลดลง ในทางกลับกัน การออกกําลังกายในระดับที่ต่ํากว่านั้นสัมพันธ์กับความเสี่ยงที่สูงขึ้นของโรคเรื้อรัง
• ผล กระทบ: บุคลากรทางการแพทย์และผู้กําหนดนโยบายใช้ความสัมพันธ์เชิงลบนี้เพื่อสนับสนุนการออกกําลังกายเป็นประจําเพื่อเป็นมาตรการป้องกันโรคเรื้อรัง การรณรงค์และการแทรกแซงด้านสาธารณสุขได้รับการออกแบบมาเพื่อส่งเสริมวิถีชีวิตที่กระฉับกระเฉงมากขึ้น

วิธีระบุ

เมื่อต้องการตรวจสอบว่าตัวแปรของคุณแสดงความสัมพันธ์เชิงลบหรือไม่ ให้ทําตามขั้นตอนเหล่านี้:

1. ระบุตัวแปรสองตัวของคุณ

ขั้นแรก ให้ระบุตัวแปรสองตัวที่คุณต้องการตรวจสอบ ตัวแปรเหล่านี้คือชุดข้อมูลที่คุณตั้งเป้าเพื่อวัดความสัมพันธ์ระหว่างกัน สําหรับความสัมพันธ์เชิงลบตัวแปรทั้งสองนี้มีแนวโน้มที่จะเคลื่อนที่ไปในทิศทางตรงกันข้าม โปรดจําไว้ว่าความสัมพันธ์ไม่ได้หมายความถึงสาเหตุ ความสัมพันธ์เชิงลบระหว่างตัวแปรไม่จําเป็นต้องหมายความว่าตัวแปรหนึ่งทําให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในอีกตัวแปรหนึ่ง

2. เลือกวิธีการค้นหาความสัมพันธ์

มีหลายวิธีในการคํานวณความสัมพันธ์:

ใช้สูตร

คุณสามารถคํานวณสหสัมพันธ์โดยใช้สูตร:

ใช้เครื่องคํานวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์

เครื่องคํานวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ออนไลน์สามารถประหยัดเวลาและลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาด โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าอินพุตของคุณถูกต้องเพื่อผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้

สร้างแผนภาพกระจาย

แผนภาพกระจายแสดงถึงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัว พล็อตจุดข้อมูลของคุณตามแกน x และ y เพื่อสังเกตความสัมพันธ์ เส้นที่เอียงลงจากซ้ายไปขวาบ่งบอกถึงความสัมพันธ์เชิงลบ

3. คํานวณความสัมพันธ์

หลังจากเลือกวิธีการแล้ว ให้คํานวณความสัมพันธ์โดยใช้ชุดข้อมูลของคุณ นี่คือสิ่งที่คาดหวังจากวิธีการต่างๆ:

• สูตรหรือเครื่องคิดเลข: ผลลัพธ์ของคุณจะเป็นค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (r) ตั้งแต่ -1 ถึง 1 ค่าที่ใกล้เคียงกับ -1 บ่งชี้ถึงความสัมพันธ์เชิงลบที่แข็งแกร่ง
• พล็อตกระจาย: เส้นลาดลงบนแผนภาพกระจายหมายถึงความสัมพันธ์เชิงลบ

เมื่อทําตามขั้นตอนเหล่านี้ คุณจะสามารถระบุได้ว่ามีความสัมพันธ์เชิงลบระหว่างตัวแปรของคุณหรือไม่ และเข้าใจลักษณะของความสัมพันธ์ของตัวแปรเหล่านั้น

ความสัมพันธ์เชิงลบกับเชิงบวก: ทําความเข้าใจความแตกต่าง

มาสํารวจความแตกต่างระหว่างความสัมพันธ์เชิงลบและเชิงบวก ตลอดจนลักษณะ ตัวอย่าง และความหมาย

ความสัมพันธ์เชิงบวก

ความสัมพันธ์เชิงบวกเกิดขึ้นเมื่อตัวแปรสองตัวมีแนวโน้มที่จะเพิ่มขึ้นหรือลดลงพร้อมกัน เช่น เมื่อตัวแปรหนึ่งเพิ่มขึ้น อีกตัวแปรหนึ่งก็มีแนวโน้มที่จะเพิ่มขึ้นเช่นกัน ในทางกลับกันเมื่อตัวแปรหนึ่งลดลงอีกตัวหนึ่งมีแนวโน้มที่จะลดลง

ลักษณะ:

• ทิศทาง: ตัวแปรทั้งสองเคลื่อนที่ไปในทิศทางเดียวกัน
• ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์: r เป็นบวก ตั้งแต่ 0 ถึง +1

ตัวอย่าง:

• รายได้และการใช้จ่าย: โดยทั่วไปเมื่อรายได้เพิ่มขึ้นการใช้จ่ายก็มีแนวโน้มที่จะเพิ่มขึ้นเช่นกัน ความสัมพันธ์เชิงบวกนี้มีความสําคัญต่อการทําความเข้าใจพฤติกรรมผู้บริโภคและแนวโน้มทางเศรษฐกิจ
• อุณหภูมิและการขายไอศกรีม: อุณหภูมิที่อุ่นขึ้นมักจะนําไปสู่ยอดขายไอศกรีมที่สูงขึ้นซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างตัวแปรเหล่านี้

ผล กระทบ:

• ความสัมพันธ์เชิงบวกช่วยคาดการณ์แนวโน้มและรูปแบบในข้อมูล
• มีประโยชน์ในการคาดการณ์และการตัดสินใจในสาขาต่างๆ เช่น การเงิน การตลาด และการวิเคราะห์สภาพภูมิอากาศ

ความสัมพันธ์เชิงลบ

มันเกิดขึ้นเมื่อตัวแปรหนึ่งเพิ่มขึ้นในขณะที่อีกตัวแปรหนึ่งลดลงและในทางกลับกัน กล่าวอีกนัยหนึ่งเมื่อตัวแปรหนึ่งเพิ่มขึ้นอีกตัวหนึ่งก็มีแนวโน้มที่จะลดลง

ลักษณะ:

• ทิศทาง: ตัวแปรเคลื่อนที่ไปในทิศทางตรงกันข้าม
• ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์: r เป็นลบ ตั้งแต่ -1 ถึง 0

ตัวอย่าง:

• การออกกําลังกายและน้ําหนัก: โดยทั่วไปเมื่อปริมาณการออกกําลังกายเพิ่มขึ้นน้ําหนักมักจะลดลง ความสัมพันธ์เชิงลบนี้มีความสําคัญในการศึกษาด้านสุขภาพและการออกกําลังกาย
• ราคาและความต้องการ: ราคาที่สูงขึ้นมักจะนําไปสู่ความต้องการผลิตภัณฑ์ที่ลดลงซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์เชิงลบในทางเศรษฐศาสตร์

ผล กระทบ:

• ความสัมพันธ์เชิงลบช่วยให้เข้าใจการแลกเปลี่ยนและความสัมพันธ์ผกผัน
• มีความสําคัญต่อการเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจในสาขาต่างๆ เช่น เศรษฐศาสตร์ การจัดการห่วงโซ่อุปทาน และการดูแลสุขภาพ

QuestionPro สามารถช่วยในการวิเคราะห์สหสัมพันธ์ได้อย่างไร?

QuestionPro ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการสํารวจที่มีประสิทธิภาพมีเครื่องมือที่ครอบคลุมเพื่ออํานวยความสะดวกใน การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ อย่างมีประสิทธิภาพ นี่คือวิธีที่ QuestionPro สามารถช่วยคุณในการวิเคราะห์สหสัมพันธ์:

การรวบรวมข้อมูลที่ง่ายดาย

QuestionPro ช่วยลดความยุ่งยากในกระบวนการ รวบรวมข้อมูล ผ่านเครื่องมือสร้างแบบสํารวจที่ใช้งานง่าย คุณสามารถออกแบบและแจกจ่ายแบบสํารวจเพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงปริมาณเกี่ยวกับตัวแปรต่างๆ ที่น่าสนใจ แพลตฟอร์มรองรับ คําถามประเภทต่างๆ ช่วยให้คุณเก็บข้อมูลโดยละเอียดและเกี่ยวข้องได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การวิเคราะห์ข้อมูลอัตโนมัติ

เมื่อรวบรวมข้อมูลแล้ว QuestionPro จะมีเครื่องมือวิเคราะห์ในตัวสําหรับการวิเคราะห์สหสัมพันธ์ คุณสามารถคํานวณความสัมพันธ์ได้อย่างง่ายดาย ซึ่งวัดความแรงและทิศทางของความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปรสองตัว ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์อยู่ระหว่าง -1 ถึง 1 โดยที่:

• 1 บ่งชี้ถึงความสัมพันธ์เชิงบวกที่สมบูรณ์แบบ
• -1 หมายถึงความสัมพันธ์เชิงลบที่สมบูรณ์แบบ
• 0 แสดงว่าไม่มีความสัมพันธ์

การแสดงภาพ

QuestionPro มีเครื่องมือสร้างภาพเพื่อช่วยคุณตีความผลลัพธ์ของการวิเคราะห์สหสัมพันธ์ของคุณ สามารถสร้างแผนภาพกระจายและเมทริกซ์สหสัมพันธ์เพื่อให้การแสดงกราฟิกที่ชัดเจนของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร สื่อช่วยในการมองเห็นนี้มีความสําคัญต่อการระบุแนวโน้มและรูปแบบอย่างรวดเร็ว

การระบุรูปแบบและแนวโน้ม

การใช้การวิเคราะห์สหัสความสัมพันธ์ของ QuestionPro นักวิจัยสังเกตเห็นความสัมพันธ์ (บวก ลบ หรือศูนย์) ระหว่างตัวแปร:

• ความสัมพันธ์เชิงบวก: ตัวแปรทั้งสองเคลื่อนที่ไปในทิศทางเดียวกัน ตัวอย่างเช่น การใช้จ่ายในการโฆษณาที่เพิ่มขึ้นอาจสัมพันธ์กับยอดขายที่เพิ่มขึ้น
• ความสัมพันธ์เชิงลบ: ตัวแปรมีแนวโน้มที่จะเคลื่อนที่ไปในทิศทางตรงกันข้าม ตัวอย่างเช่น เวลาอยู่หน้าจอที่เพิ่มขึ้นอาจสัมพันธ์กับผลการเรียนที่ลดลง
• ความสัมพันธ์เป็นศูนย์: ไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ตัวอย่างเช่น จํานวนปีในโรงเรียนอาจไม่สัมพันธ์กับจํานวนตัวอักษรในชื่อบุคคล

การประยุกต์ใช้จริง

การวิเคราะห์สหสัมพันธ์ใน QuestionPro สามารถใช้สําหรับการใช้งานจริงต่างๆ เช่น:

• การวิจัยตลาด: วัดประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาดโดยเชื่อมโยงการใช้จ่ายในการโฆษณากับประสิทธิภาพการขาย
• ดูแล สุขภาพ: ประเมินความสัมพันธ์ระหว่างการใช้ยากับผลลัพธ์ของผู้ป่วย เช่น ระดับความดันโลหิต
• การศึกษา: กําหนดผลกระทบของพฤติกรรมการเรียนต่อผลการเรียนโดยเชื่อมโยงชั่วโมงเรียนกับเกรด

บทสรุป

ความสัมพันธ์เชิงลบเป็นแนวคิดที่มีคุณค่าที่เผยให้เห็นว่าตัวแปรสองตัวมีปฏิสัมพันธ์ผกผันอย่างไร ด้วยการทําความเข้าใจและระบุความสัมพันธ์เชิงลบเราสามารถคาดการณ์ได้ดีขึ้นจัดการความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นและแก้ปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

QuestionPro ปรับปรุงกระบวนการวิเคราะห์สหสัมพันธ์ ตั้งแต่การรวบรวมข้อมูลไปจนถึงการตีความ ด้วยการใช้ประโยชน์จากเครื่องมืออันทรงพลังนักวิจัยและนักการตลาดสามารถเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรขับเคลื่อนการตัดสินใจและกลยุทธ์ที่ดีขึ้นในสาขาของตน ดังนั้นติดต่อ QuestionPro วันนี้เพื่อเริ่มการวิเคราะห์สหสัมพันธ์ของคุณ!

เรียนรู้เพิ่มเติม ทดลองใช้ฟรี