ความสัมพันธ์เชิงบวกกับความสัมพันธ์ผกผัน: ภาพรวม
ในด้านสถิติความสัมพันธ์อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปร ตัวแปรมีความสัมพันธ์หากการเปลี่ยนแปลงในหนึ่งตามด้วยการเปลี่ยนแปลงในอื่น ๆ สหสัมพันธ์แสดงว่าความสัมพันธ์เป็นบวกหรือลบและความสัมพันธ์แข็งแกร่งแค่ไหน ความสัมพันธ์เชิงบวกอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปรที่เปลี่ยนแปลงร่วมกันในขณะที่ความสัมพันธ์แบบผกผันอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปรที่เปลี่ยนแปลงในทิศทางตรงกันข้าม ความสัมพันธ์แบบผกผันบางครั้งเรียกว่าความสัมพันธ์เชิงลบซึ่งอธิบายความสัมพันธ์ประเภทเดียวกันระหว่างตัวแปร
ประเด็นที่สำคัญ
- ความสัมพันธ์เชิงบวกเกิดขึ้นเมื่อตัวแปรที่เกี่ยวข้องสองตัวเคลื่อนที่ไปในทิศทางเดียวกันความสัมพันธ์แบบผกผันนั้นเกิดขึ้นเมื่อตัวแปรที่เกี่ยวข้องสองตัวเคลื่อนที่ไปในทิศทางตรงกันข้ามความสัมพันธ์ไม่จำเป็นต้องบ่งบอกถึงสาเหตุ
ความสัมพันธ์เชิงบวก
เมื่อตัวแปรที่เกี่ยวข้องสองตัวเคลื่อนที่ไปในทิศทางเดียวกันความสัมพันธ์ของพวกเขาจะเป็นไปในทางบวก ความสัมพันธ์นี้วัดจากค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (r) เมื่อ r มากกว่า 0 มันจะเป็นบวก เมื่อ r คือ +1.0 จะมีความสัมพันธ์เชิงบวกที่สมบูรณ์แบบ ตัวอย่างของความสัมพันธ์เชิงบวกที่เกิดขึ้นในชีวิตประจำวันของคนส่วนใหญ่ ยิ่งใช้เงินไปกับการโฆษณามากเท่าไหร่ลูกค้าก็ยิ่งซื้อจาก บริษัท มากขึ้นเท่านั้น เนื่องจากสิ่งนี้มักจะวัดได้ยากค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์น่าจะน้อยกว่า +1.0 ความสัมพันธ์ที่แน่นแฟ้นยิ่งขึ้นจะเกิดขึ้นเมื่อเวลาทำงานของพนักงานมากขึ้นเท่าไหร่เงินเดือนก็ยิ่งมากขึ้นเท่านั้น
ความสัมพันธ์มีความเหมาะสมเมื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลที่มีความสำคัญและเชิงปริมาณ
ความสัมพันธ์ผกผัน
เมื่อตัวแปรที่เกี่ยวข้องสองตัวเคลื่อนที่ในทิศทางตรงกันข้ามความสัมพันธ์ของพวกเขาจะเป็นลบ เมื่อค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (r) น้อยกว่า 0 มันจะเป็นลบ เมื่อ r คือ -1.0 จะมีความสัมพันธ์เชิงลบที่สมบูรณ์แบบ ความสัมพันธ์แบบผกผันอธิบายถึงสองปัจจัยที่กระดานหกสัมพันธ์กับกันและกัน ตัวอย่าง ได้แก่ ยอดคงเหลือในธนาคารที่ลดลงเมื่อเทียบกับพฤติกรรมการใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้นและระยะทางก๊าซลดลงเมื่อเทียบกับความเร็วในการขับขี่โดยเฉลี่ย ตัวอย่างหนึ่งของความสัมพันธ์แบบผกผันในโลกของการลงทุนคือความสัมพันธ์ระหว่างหุ้นและพันธบัตร ขณะที่ราคาหุ้นปรับตัวสูงขึ้นตลาดตราสารหนี้มีแนวโน้มลดลงเช่นเดียวกับตลาดตราสารหนี้ที่ทำได้ดีเมื่อหุ้นต่ำกว่า
การพิจารณาเป็นพิเศษ
สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจว่าความสัมพันธ์ไม่จำเป็นต้องบ่งบอกถึงสาเหตุ ตัวแปร A และ B อาจเพิ่มขึ้นหรือลดลงพร้อมกันหรือ A อาจเพิ่มขึ้นเมื่อ B ตกลง อย่างไรก็ตามมันไม่เป็นความจริงเสมอไปที่การเพิ่มขึ้นของปัจจัยหนึ่งมีอิทธิพลโดยตรงต่อการเพิ่มขึ้นหรือลดลงของปัจจัยอื่น ทั้งสองอาจเกิดจากปัจจัยที่สามเช่นราคาสินค้าโภคภัณฑ์หรือความสัมพันธ์ที่ชัดเจนระหว่างตัวแปรอาจเป็นเรื่องบังเอิญ
ยกตัวอย่างเช่นจำนวนคนที่เชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ตได้เพิ่มขึ้นตั้งแต่เริ่มก่อตั้งและราคาน้ำมันมีแนวโน้มสูงขึ้นในช่วงเวลาเดียวกัน นี่คือความสัมพันธ์เชิงบวก แต่ทั้งสองปัจจัยเกือบจะไม่มีความสัมพันธ์ที่มีความหมาย การที่จำนวนประชากรของผู้ใช้อินเทอร์เน็ตและราคาน้ำมันเพิ่มขึ้นมีแนวโน้มที่จะเป็นเรื่องบังเอิญ
