เนื้อหา
สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเพียร์สันซึ่งปกติเขียนเป็น r เป็นค่าทางสถิติที่ใช้วัดความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปรสองตัว มันมีค่าตั้งแต่ +1 ถึง -1 แสดงถึงความสัมพันธ์เชิงเส้นที่เป็นบวกและลบตามลำดับระหว่างสองตัวแปร การคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์จะดำเนินการตามปกติโดยโปรแกรมทางสถิติเช่น SPSS และ SAS เพื่อให้ค่าที่ถูกต้องที่สุดสำหรับการรายงานในการศึกษาทางวิทยาศาสตร์ การตีความและการใช้สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเพียร์สันนั้นแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับข้อโต้แย้งและวัตถุประสงค์ของการศึกษาตามลำดับที่คำนวณ
ระบุตัวแปรตามที่จะทดสอบระหว่างการสังเกตสองอย่างที่ได้มาโดยอิสระ หนึ่งในข้อกำหนดของสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเพียร์สันคือต้องตรวจสอบหรือวัดตัวแปรสองตัวที่จะนำมาเปรียบเทียบอย่างอิสระเพื่อกำจัดผลลัพธ์ที่มีอคติ
คำนวณสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเพียร์สัน สำหรับข้อมูลจำนวนมากการคำนวณนั้นน่าเบื่อมาก นอกเหนือจากโปรแกรมสถิติต่าง ๆ แล้วเครื่องคิดเลขวิทยาศาสตร์หลายตัวยังมีความสามารถในการคำนวณมูลค่า สมการที่เกิดขึ้นจริงมีให้ในส่วนการอ้างอิง
รายงานค่าสหสัมพันธ์ใกล้เคียงกับ 0 เพื่อบ่งชี้ว่าไม่มีความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปรสองตัว เมื่อค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ใกล้ถึง 0 ค่าจะมีความสัมพันธ์น้อยลงซึ่งระบุตัวแปรที่อาจไม่เกี่ยวข้องกัน
รายงานค่าสหสัมพันธ์ใกล้เคียงกับ 1 เพื่อบ่งชี้ว่ามีความสัมพันธ์เชิงบวกและเชิงเส้นระหว่างตัวแปรทั้งสอง ค่าที่มากกว่าศูนย์ที่เข้าใกล้ 1 จะทำให้เกิดความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างข้อมูลมากขึ้น เมื่อตัวแปรหนึ่งเพิ่มจำนวนหนึ่งตัวแปรอีกตัวแปรหนึ่งจะเพิ่มจำนวนที่สอดคล้องกัน การตีความจะต้องถูกกำหนดขึ้นอยู่กับการต่อต้านของการศึกษา
รายงานค่าสหสัมพันธ์ใกล้เคียงกับ -1 เพื่อบ่งชี้ว่ามีความสัมพันธ์เชิงเส้นเชิงลบระหว่างตัวแปรทั้งสอง เมื่อค่าสัมประสิทธิ์เข้าใกล้ -1 ตัวแปรจะมีความสัมพันธ์เชิงลบมากกว่าแสดงว่าเมื่อตัวแปรหนึ่งเพิ่มขึ้นตัวแปรอื่น ๆ จะลดลงตามจำนวนที่สอดคล้องกัน การตีความอีกครั้งจะต้องถูกกำหนดขึ้นอยู่กับการต่อต้านของการศึกษา
ตีความค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ตามคอนของชุดข้อมูลเฉพาะ ค่าสหสัมพันธ์เป็นหลักเป็นค่าโดยพลการที่จะต้องนำมาใช้ขึ้นอยู่กับตัวแปรที่ถูกเปรียบเทียบ ตัวอย่างเช่นค่า r ผลลัพธ์ที่ 0.912 หมายถึงความสัมพันธ์เชิงเส้นที่แข็งแกร่งและเป็นบวกระหว่างตัวแปรสองตัว ในการศึกษาเปรียบเทียบสองตัวแปรที่ไม่ได้ระบุว่าสัมพันธ์กันผลลัพธ์เหล่านี้ให้หลักฐานว่าตัวแปรหนึ่งอาจส่งผลกระทบในเชิงบวกต่อตัวแปรอื่นทำให้เกิดการวิจัยเพิ่มเติมระหว่างทั้งสอง อย่างไรก็ตามค่า r ที่แน่นอนเหมือนกันในการศึกษาเปรียบเทียบสองตัวแปรที่พิสูจน์แล้วว่ามีความสัมพันธ์เชิงเส้นอย่างสมบูรณ์อาจระบุข้อผิดพลาดในข้อมูลหรือปัญหาอื่น ๆ ที่อาจเกิดขึ้นในการออกแบบการทดลอง ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องเข้าใจข้อโต้แย้งของข้อมูลเมื่อต้องรายงานและตีความสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเพียร์สัน
กำหนดความสำคัญของผลลัพธ์ สิ่งนี้สามารถทำได้โดยใช้สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์องศาอิสระและค่าวิกฤตของตารางสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ องศาอิสระคำนวณจากจำนวนการสังเกตที่จับคู่ลบ 2 การใช้ค่านี้ระบุค่าวิกฤตที่สอดคล้องกันในตารางสหสัมพันธ์สำหรับการทดสอบ 0.05 และ 0.01 ระบุระดับความมั่นใจ 95 และ 99 เปอร์เซ็นต์ตามลำดับ เปรียบเทียบค่าวิกฤตกับค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ที่คำนวณก่อนหน้านี้ หากค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์สูงขึ้นผลลัพธ์จะถูกกล่าวถึงอย่างมีนัยสำคัญ