ကိန်းဂဏန်းကိန်းရှင်နှစ်ခုကြား ဆက်စပ်မှုကို စုံစမ်းရန် အသုံးအများဆုံး နည်းစနစ်များမှာ ဆက်စပ်မှုနှင့် မျဉ်းသားဆုတ်ယုတ်မှုတို့ဖြစ်သည်။ Correlation သည် variables တစ်စုံကြားရှိ မျဉ်းကြောင်းဆက်နွယ်မှု၏ ခိုင်ခံ့မှုကို တွက်ချက်ပြီး regression သည် ညီမျှခြင်းပုံစံဖြင့် ဆက်နွယ်မှုကို ဖော်ပြသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ မတော်တဆမှုတစ်ခုနှင့် အရေးပေါ်ဌာနသို့ တက်ရောက်နေသည့် လူနာများတွင် အသက်နှင့် ယူရီးယားအဆင့်ကြား ဆက်စပ်မှုရှိမရှိနှင့် ယူရီးယားအဆင့်ကို ခန့်မှန်းနိုင်သည်ရှိမရှိ ဆက်စပ်မှုနှင့် ဆုတ်ယုတ်မှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုပါသည်။
ဆက်စပ်မှုနှင့် ဆုတ်ယုတ်မှုကို မျဉ်းကြောင်းဆက်စပ်မှုဟု ယူဆရသည့် အရေအတွက်ကိန်းရှင်များကြားရှိ ဆက်ဆံရေးအမျိုးအစားအချို့ကို ဖော်ပြရန်အတွက် အသုံးပြုသည်။ Correlation နှင့် regression တို့သည် variable နှစ်ခုကြားရှိ ဆက်စပ်မှုကို ပေးရန်အတွက် အသုံးပြုသော ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ တိုင်းတာမှုများဖြစ်သည်။
Correlation သည် variable များကြားရှိ ဆက်နွယ်မှုကို တိုင်းတာရန်အတွက် အသုံးပြုသော အတိုင်းအတာတစ်ခုအဖြစ် သတ်မှတ်နိုင်သည်။ ကိန်းရှင်တစ်ခုတွင် တိုးခြင်း သို့မဟုတ် လျော့ခြင်းသည် သက်ဆိုင်သော တိုးခြင်း သို့မဟုတ် လျော့ခြင်းအား အခြားတစ်ခုတွင် တိုးခြင်း သို့မဟုတ် လျော့ခြင်းဖြစ်စေပါက ကိန်းရှင်နှစ်ခုသည် တိုက်ရိုက်ဆက်စပ်နေသည်ဟု ဆိုသည်။ အလားတူ၊ ကိန်းရှင်များသည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခုတိုးလာပါက အခြားတစ်ခုနှင့် အပြန်အလှန်အားဖြင့် လျော့နည်းသွားပါက ကိန်းရှင်များသည် သွယ်ဝိုက်ဆက်စပ်နေသည်ဟု ဆိုသည်။ အမှီအခိုကင်းသော variable တွင်ပြောင်းလဲမှုသည် မှီခို variable တွင်ပြောင်းလဲမှုမဖြစ်စေပါက၊ ၎င်းတို့သည် ဆက်စပ်မှုမရှိပါ။ ထို့ကြောင့် အပြန်အလှန်ဆက်နွယ်မှုသည် အပြုသဘော (တိုက်ရိုက်ဆက်စပ်မှု)၊ အနှုတ် (သွယ်ဝိုက်ဆက်စပ်မှု) သို့မဟုတ် သုညဖြစ်နိုင်သည်။ ဤဆက်နွယ်မှုကို ဆက်စပ်ကိန်းဂဏန်းဖြင့် ပေးသည်။
Regression ကို ကိန်းရှင်တစ်ခုရှိ ပြောင်းလဲမှုတစ်ခုမှ အခြားကိန်းရှင်အပေါ် သက်ရောက်ပုံကို တိုင်းတာရန် အသုံးပြုသည့် တိုင်းတာမှုတစ်ခုအဖြစ် သတ်မှတ်နိုင်သည်။ Regression ကို ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားတွင် အကြောင်းတရားနှင့် အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ရှာဖွေရန် အသုံးပြုသည်။ Linear regression သည် အခြားအရာများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူသောကြောင့် အသုံးအများဆုံး ဆုတ်ယုတ်မှုအမျိုးအစားဖြစ်သည်။ linear regression ကို variables များကြား ဆက်နွှယ်မှုတည်ဆောက်ရန် အကောင်းဆုံး-အံဝင်ခွင်ကျမျဉ်းကို ရှာရန် အသုံးပြုသည်။
ဆက်စပ်မှု နှင့် ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု နှစ်ခုစလုံးသည် ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားရှိ ဆက်နွယ်မှု၏ အင်အားကို တိုင်းတာရန် လုပ်ဆောင်သည်။ ဂရပ်ဖစ်အရ၊ ဆက်စပ်မှုနှင့် ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ဖြန့်ခွဲကွက်များကို အသုံးပြု၍ မြင်နိုင်သည်။
စမ်းသပ်နေသည့် variable များကြားတွင် ဆက်နွယ်မှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် ဆက်စပ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လုပ်ဆောင်သည်။ ထို့အပြင်၊ Pearson's correlation coefficient ကဲ့သို့သော ဆက်စပ်ကိန်းကို ဆက်စပ်မှု၏ ခွန်အားနှင့် ဦးတည်ချက်ကို ညွှန်ပြသည့် သင်္ကေတနံပါတ်တန်ဖိုးကို ပေးရန်အတွက် အသုံးပြုသည်။ scatter plot တစ်ခုသည် data point တစ်ခုစီအတွက် x နှင့် y နှစ်ခုကြား ဆက်စပ်မှုကို ပေးသည်။
Regression ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကို ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားရှိ ဆက်စပ်မှုကို ဆုံးဖြတ်ရန်အတွက် အသုံးပြုပြီး အမည်မသိ variable ၏တန်ဖိုးကို သိရှိထားသော variable များကို သိရှိခြင်းဖြင့် ခန့်မှန်းနိုင်ပါသည်။ linear regression ၏ ပန်းတိုင်မှာ data point များမှတဆင့် ဖြတ်သွားသော အသင့်တော်ဆုံးလိုင်းကို ရှာဖွေရန်ဖြစ်သည်။ ကိန်းရှင်နှစ်ခုဖြစ်သော x နှင့် y အတွက်၊ ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို မြင်ယောင်နိုင်သည်။
အတိုချုပ်အားဖြင့်၊ ဆက်စပ်မှုနှင့် ဆုတ်ယုတ်မှုတို့ကို ကိန်းရှင်များအကြား ဆက်နွယ်မှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာနားလည်ရန် ကိန်းသေတိုင်းတာမှုများအဖြစ် အသုံးပြုသည်။ ဆက်စပ်ဆက်စပ်ကိန်းသည် အနှုတ် (သို့မဟုတ်) အပြုသဘောဖြစ်ပါက၊ ဆုတ်ယုတ်မှုမျဉ်း၏ လျှောစောက်သည်လည်း အနုတ် (သို့မဟုတ်) အပြုသဘောဖြစ်လိမ့်မည်။
ဆက်စပ်မှုနှင့် ဆုတ်ယုတ်မှုကြား အဓိက ကွာခြားချက်များမှာ-
ဆက်စပ်မှုနှင့် ဆုတ်ယုတ်မှုတို့အကြား သိသာထင်ရှားသော ခြားနားချက်များနှင့် တူညီမှုများရှိကြောင်း အတူတကွ ဆန်းစစ်ကြည့်သောအခါတွင်ပင် ထင်ရှားပါသည်။ မော်ဒယ်တစ်ခု၊ ညီမျှခြင်းတစ်ခု ဖန်တီးရန် သို့မဟုတ် အရေးကြီးသော တုံ့ပြန်မှုကို ခန့်မှန်းသည့်အခါတွင် ဆုတ်ယုတ်မှုကို အသုံးပြုသည်။ ဆက်ဆံရေးတစ်ခု၏ ဦးတည်ချက်နှင့် အင်အားကို အလျင်အမြန် အကျဉ်းချလိုပါက၊ ဆက်စပ်မှုသည် အကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှုဖြစ်သည်။ အတိုချုပ်အားဖြင့်၊ ဆက်စပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကို ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားရှိ ဆက်နွယ်မှုအတိုင်းအတာကို သိရှိရန် အသုံးပြုသည်။ သို့ရာတွင်၊ အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်သည် မှီခိုကိန်းရှင်နှင့် ကိန်းဂဏာန်းဆက်စပ်မှု၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြုသည်။ ဒေတာအတွဲတစ်ခုကို တိုင်းတာပြီး ကိန်းရှင်များကြား ဆက်နွယ်မှုကို ဆုံးဖြတ်ရန်အတွက် အပြန်အလှန်ဆက်စပ်မှုနှင့် ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို အတူတကွလုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏အဖွဲ့အစည်းသည် ကမ္ဘာပေါ်ရှိ သိပ္ပံနှင့်နည်းပညာနယ်ပယ်တွင် တိုးတက်မှုများကို အနီးကပ်လိုက်နာပြီး သူ့ကိုယ်သူ အမြဲတိုးတက်ကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်ပေးသော ခိုင်မာသောဝန်ထမ်းများရှိသည်။ ကဏ္ဍအသီးသီးရှိ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် ပံ့ပိုးပေးသော စမ်းသပ်ခြင်း၊ တိုင်းတာခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းဆိုင်ရာ လေ့လာမှုများစွာတို့တွင် ဆုတ်ယုတ်ခြင်းနှင့် ဆက်နွယ်မှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဝန်ဆောင်မှုများလည်း ရှိပါသည်။
ရက်ချိန်းယူရန်၊ အသေးစိတ်အချက်အလက်ရယူရန်သို့မဟုတ်အကဲဖြတ်ရန်တောင်းဆိုရန်ကျွန်ုပ်တို့၏ပုံစံကိုဖြည့်ရန်ကျွန်ုပ်တို့အားသင်တောင်းဆိုနိုင်သည်။
