ประสิทธิภาพของสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สัน สเปียร์แมน และเคนดอลล์ เมื่อข้อมูลแจกแจงแบบไม่ปกติ
DOI:
https://doi.org/10.14456/ojed.2020.47คำสำคัญ:
การแจกแจงไม่ปกติ, ประสิทธิภาพ, สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สัน, สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบสเปียร์แมน, สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเคนดอลล์บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพการประมาณและการทดสอบสมมติฐานของการวิเคราะห์ด้วยสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สัน สเปียร์แมน และเคนดอลล์ โดยใช้ข้อมูลจำลองด้วยเทคนิคมอนติคาร์โลจากการแจกแจงความน่าจะเป็นแบบล็อกนอร์มอล ทั้งสิ้น 288 สถานการณ์ กระทำซ้ำสถานการณ์ละ 1,000 รอบ พิจารณาประสิทธิภาพด้านการประมาณจากค่าความเอนเอียงสัมพัทธ์ (RB) และค่าคลาดเคลื่อนมาตรฐานแบบมอนติคาร์โล (MCSE) ประสิทธิภาพด้านการทดสอบสมมติฐานจากความน่าจะเป็นของการเกิดความคลาดเคลื่อนประเภทที่หนึ่งและอำนาจการทดสอบสมมติฐาน ผลการวิจัยพบว่า (1) สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สันมีแนวโน้มให้ค่าประมาณที่มีความเอนเอียงสัมพัทธ์ต่ำที่สุด ในขณะที่สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเคนดอลล์มีแนวโน้มให้ค่าประมาณที่มีความเอนเอียงสัมพัทธ์สูงที่สุด (2) สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สันและสเปียร์แมนมีแนวโน้มให้ค่าคลาดเคลื่อนมาตรฐานแบบมอนติคาร์โลใกล้เคียงกันในกรณีที่ข้อมูลไม่สัมพันธ์กัน และสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเคนดอลล์ให้ค่าคลาดเคลื่อนมาตรฐานแบบมอนติคาร์โลต่ำที่สุด (3) สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ทั้งสามมีแนวโน้มควบคุมความคลาดเคลื่อนประเภทที่หนึ่งให้อยู่ภายใต้ระดับนัยสำคัญที่ .05 และ (4) สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สันมีแนวโน้มให้อำนาจการทดสอบสูงที่สุด
เอกสารอ้างอิง
ทองดี แย้มสรวล. (2530). การศึกษาลักษณะการแจกแจงการควบคุมความคลาดเคลื่อนประเภทที่ 1 และอำนาจ การทดสอบของค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบสเปียร์แมน แคนดัลเทาและเครมเมอวี [วิทยานิพนธ์ปริญญามหาบัณฑิต ไม่ได้ตีพิมพ์]. จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.
นภดล พิมพ์จันทร์, จิราพร เขียวอยู่, นิคม ถนอมเสียง, และ ยุภาพร ตงประสิทธิ์. (2550). ผลของข้อมูลที่มีค่าผิดปกติจากกลุ่มต่อความแกร่งของสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์. วารสารวิจัยมหาวิทยาลัยขอนแก่นระดับบัณฑิตศึกษา, 7(2), 111-120.
บุญชม ศรีสะอาด. (2553). การวิจัยเบื้องต้น (พิมพ์ครั้งที่ 8). สุวีริยาสาส์น.
ประชาชาติ อารีชาติ, ชนิกานต์ ตั้งตระกูล, และ จุฑาภรณ์ สินสมบูรณ์ทอง. (2560). การเปรียบเทียบความแกร่งของสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ลำดับที่เมื่อข้อมูลมีค่าผิดปกติ. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี, 25(6), 930-943.
Bishara, A. J., & Hitter, J. B. (2015). Reducing bias and error in the correlation coefficient due to nonnormality. Educational and Psychological Measurement, 75(5), 785-804.
Bolboacă, S. D., & Jäntschi, L. (2006). Pearson versus Spearman, Kendall's Tau correlation analysis on structure-activity relationships of biologic active compounds. Leonardo Journal of Sciences, 9, 179-200.
Boos, D. D., & Osborne, J. A. (2014). Assessing variability of complex descriptive statistics in Monte Carlo studies using resampling methods. International Statistical Review, 83(2), 228–238. https://doi.org/10.1111/insr.12087
Chok, N. S., (2010). Pearson’s versus Spearman’s and Kendall’s correlation coefficients for continuous data [Unpublished master’s thesis]. University of Pittsburgh.
Chumney, F. L. (2012). Comparison of maximum likelihood, Bayesian, partial least square and generalized structured component analysis methods for estimation of structural equation models with small sample: An exploratory study [Unpublished master’s thesis]. University of Nebraska - Lincoln.
Croux, C., & Dehon, C. (2008). Robustness versus efficiency for nonparametric correlation. KU Leuven Association. https://lirias.kuleuven.be/bitstream/123456789/164226/1/KBI_0803.pdf
Hauke, J., & Kossowski, T. (2011). Compare of value of Pearson’s and Spearman’s correlation coefficient on the same sets of data. Quaestiones Geographicae, 30(2), 1-2.
Kendall, M. G. (1938). A new measure of rank correlation. Biometrika, 30(1/2), 81-93.
Pearson, K. (1920). Notes on the history of correlation. Biometrika, 13(1), 25-45.
Spearman, C. (1904). The proof and measurement of association between two things. American Journal of Psychology, 100(3/4), 441-471.
Trierweiler, T. (2010). An evaluation of estimation methods in confirmatory factor analytic model with ordered categorical data in LISREL. ETD Collection for Fordham University. https://research.library.fordham.edu/dissertations/AAI3416004/
Tukey, J. W. (1977). Exploratory data analysis. Addison-Wesley.
Wang, J. (2012). On the relationship between Pearson correlation coefficient and Kendall’s Tau under bivariate homogeneous shock model. International Scholarly Research Notices, 2012, 1-7. https://doi.org/10.5402/2012/717839
Zimmerman, D. W., Zumbo, B. D., & Williams, R. H. (2003). Bias in estimation and hypothesis testing of correlation. Psicológica, 24(1), 133-158.
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
