ความแตกต่างระหว่างสหสัมพันธ์และการถดถอยคืออะไร?

บทนำ

การวิเคราะห์ทางสถิติถูกใช้เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในอุตสาหกรรมการตลาด ช่วยให้บริษัทกำหนดราคาและการขายผลิตภัณฑ์ได้ ความสัมพันธ์และการถดถอยเป็นเทคนิคการวิเคราะห์ทางสถิติที่สำคัญที่สุดที่กำหนดความสัมพันธ์เชิงคุณภาพและเชิงปริมาณระหว่างตัวแปรตั้งแต่สองตัวขึ้นไป โพสต์นี้จะอธิบายรายละเอียดเกี่ยวกับแนวคิดของความสัมพันธ์และการถดถอยและความแตกต่างระหว่างทั้งสอง

ความสัมพันธ์คืออะไร?

คำว่าสหสัมพันธ์ประกอบด้วยสองส่วน — co ซึ่งหมายถึงการอยู่ด้วยกัน และความสัมพันธ์ ซึ่งอธิบายความเชื่อมโยงระหว่างสองตัวแปร มันวัดระดับความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปรเมื่อตัวแปรหนึ่งเปลี่ยนแปลง

ตัวอย่างคลาสสิกของความสัมพันธ์สามารถเห็นได้ระหว่างอุปสงค์และราคา เมื่อราคาสินค้าสูงขึ้น อุปสงค์ก็ลดลง ในทำนองเดียวกัน หากราคาของผลิตภัณฑ์ลดลง ความต้องการก็เพิ่มขึ้น ความสัมพันธ์ผกผันนี้เรียกว่าความสัมพันธ์เชิงลบ

ระดับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวหรือมากกว่านั้นได้รับการทดสอบผ่านการวิเคราะห์สหสัมพันธ์ ช่วยให้เราทราบว่ามีหรือไม่มีการเชื่อมต่อระหว่างตัวแปร ในกรณีที่ตัวแปรมีความเกี่ยวข้องกัน เราสามารถหาระดับของการเชื่อมโยงผ่านการวิเคราะห์สหสัมพันธ์ ความสัมพันธ์ช่วยได้มากในระหว่างการวิจัยตลาด ช่วยให้เราคาดการณ์ประสิทธิภาพของแคมเปญและการขายผลิตภัณฑ์หรือบริการตามปัจจัยต่างๆ เช่น พฤติกรรมผู้บริโภค วัฒนธรรม สภาพอากาศ และโฆษณา

ความสัมพันธ์แบ่งออกเป็นหมวดหมู่ต่างๆ ความสัมพันธ์มีสองประเภทหลัก: บวกและลบ หากตัวแปรเคลื่อนที่ไปในทิศทางเดียวกับตัวแปรที่เปลี่ยนแปลงอื่น จะเรียกว่าสหสัมพันธ์เชิงบวก ในทำนองเดียวกัน หากตัวแปรอื่นเคลื่อนที่ไปในทิศทางตรงกันข้ามกับตัวแปรที่เปลี่ยนแปลงไป จะเรียกว่าสหสัมพันธ์เชิงลบ

ความสัมพันธ์ประเภทอื่นๆ เป็นแบบง่าย บางส่วน และแบบพหุคูณ เมื่อสหสัมพันธ์กำหนดระดับความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปร จะเรียกว่า สหสัมพันธ์อย่างง่าย ตัวอย่างเช่น ความสัมพันธ์ระหว่างคะแนนของนักเรียนกับชั้นเรียนที่เข้าร่วมระหว่างเซสชันจะถือเป็นความสัมพันธ์แบบง่าย ในความสัมพันธ์บางส่วน จะพิจารณาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสามหรือสี่ตัว อย่างไรก็ตาม ตัวแปรสองตัวนั้นคงที่ และพิจารณาผลกระทบของอีกสองตัว

หากเรานำตัวอย่างข้างต้น เครื่องหมายของนักเรียนจะสัมพันธ์กับการเข้าเรียนและวิธีการสอน อีกสองตัวแปร เช่น การใช้เทคโนโลยีในการสอนนักเรียนและการเรียนรู้ในโลกแห่งความเป็นจริงนั้นคงที่ สุดท้ายคือความสัมพันธ์แบบพหุคูณที่กำหนดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสามตัวขึ้นไป ความแตกต่างระหว่างสหสัมพันธ์บางส่วนและหลายค่าคือ สหสัมพันธ์บางส่วนกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวเท่านั้น และตัวแปรที่เหลือจะถือเป็นค่าคงที่ ในทางกลับกัน ความสัมพันธ์ที่หลากหลายช่วยค้นหาระดับและทิศทางของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสามหรือสี่ตัวพร้อมกัน

หมวดหมู่สุดท้ายคือความสัมพันธ์เชิงเส้นและไม่เชิงเส้น สามารถอธิบายได้ว่าเป็นอัตราส่วนของการเปลี่ยนแปลงระหว่างสองตัวแปร ในความสัมพันธ์เชิงเส้นตรง มีความสัมพันธ์โดยตรงระหว่างสองตัวแปร ตัวอย่างเช่น มีความสัมพันธ์โดยตรงระหว่างวัตถุดิบที่มีอยู่และสินค้าสำเร็จรูปที่ผลิต หากวัตถุดิบเป็น 5 กก. การผลิตสินค้าสำเร็จรูปคือ 1 กก.

ในทำนองเดียวกัน หากวัตถุดิบมี 10 กก. การผลิตสินค้าสำเร็จรูปจะเป็น 2 กก. เป็นต้น ในความสัมพันธ์แบบไม่เป็นเชิงเส้น ไม่มีอัตราส่วนคงที่ระหว่างตัวแปรสองตัว ตัวอย่างเช่น หากตัวแปร A เปลี่ยนแปลง x ครั้งในสภาพแวดล้อม ตัวแปร B จะเปลี่ยน 2 เท่าในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน อีกครั้ง หากตัวแปร A เปลี่ยน x ครั้ง B จะเปลี่ยน 5 เท่า

มีสองวิธีในการค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตั้งแต่สองตัวขึ้นไป วิธีแรกคือวิธีกราฟิกที่ใช้ไดอะแกรมกระจายและกราฟเพื่อกำหนดความสัมพันธ์ ในไดอะแกรมกระจาย ตัวแปรจะถูกกล่าวถึงบนแกน X และ Y ของกราฟ และค่าต่างๆ จะถูกพล็อตบนกราฟเป็นจุด หากจุดเลื่อนขึ้นเป็นเส้นตรง แสดงว่ามีความสัมพันธ์เชิงบวกที่สมบูรณ์แบบ อย่างไรก็ตาม หากจุดเคลื่อนลงเป็นเส้นตรง แสดงว่ามีความสัมพันธ์เชิงลบที่สมบูรณ์แบบ

อีกวิธีหนึ่งในการพิจารณาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรคือวิธีพีชคณิตที่ใช้สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์

การถดถอยคืออะไร?

ในขณะที่สหสัมพันธ์กำหนดว่ามีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวหรือไม่ การถดถอยบอกเราเกี่ยวกับผลกระทบของตัวแปรสองตัวที่มีต่อกัน มันบอกเราว่าตัวแปรหนึ่งขึ้นอยู่กับตัวแปรอิสระอื่นอย่างไร ในการถดถอยมีสองตัวแปร: หนึ่งอิสระและหนึ่งขึ้นอยู่กับ ตัวแปรอิสระทำหน้าที่เป็นฐานหรือมาตรฐานในการทำนายตัวแปรอื่นที่เรียกว่าตัวแปรตาม

ตัวอย่างเช่น ปริมาณน้ำฝนในปีหนึ่งๆ ส่งผลต่อการเติบโตของพืชผลในประเทศ ในกรณีนี้ การถดถอยจะช่วยเรากำหนดขอบเขตที่ปริมาณน้ำฝนจะส่งผลต่อการพัฒนาพืชผล ที่นี่ปริมาณน้ำฝนเป็นตัวแปรอิสระในขณะที่การเติบโตของพืชผลเป็นตัวแปรตาม อีกตัวอย่างหนึ่งของการถดถอยอาจเป็นจำนวนภาษีที่เรียกเก็บจากสินค้าและราคาสินค้านั้น อีกครั้ง จำนวนภาษีที่เรียกเก็บเป็นตัวแปรอิสระ และราคาสินค้าโภคภัณฑ์เป็นตัวแปรตาม

ขอบเขตของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวหาได้จากการวิเคราะห์การถดถอย มันทำด้วยความช่วยเหลือของเส้นและสมการพีชคณิต

ความแตกต่างระหว่างสหสัมพันธ์และการถดถอยคืออะไร?

ในขั้นต้น สหสัมพันธ์และการถดถอยอาจดูเหมือนเป็นแนวคิดเดียวกัน อย่างไรก็ตาม มีความแตกต่างหลายประการระหว่างทั้งสองที่ได้รับการกล่าวถึงด้านล่าง

• สหสัมพันธ์ช่วยเรากำหนดระดับความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปร ไม่ว่าจะเกี่ยวข้องกันหรือไม่ก็ตาม ในทางกลับกัน การถดถอยจะกำหนดขอบเขตที่ตัวแปรสองตัวมีความสัมพันธ์กัน
• ในขณะที่สหสัมพันธ์เป็นการวัดสัมพัทธ์ระหว่างตัวแปรตั้งแต่สองตัวขึ้นไป การถดถอยเป็นการวัดแบบสัมบูรณ์ระหว่างตัวแปร
• เราไม่สามารถถือว่าความสัมพันธ์เป็นอุปกรณ์พยากรณ์ ในทางกลับกัน การถดถอยช่วยในการทำนายผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ โดยการถดถอย เราสามารถคาดการณ์ค่าของตัวแปรตามหากค่าของตัวแปรอิสระพร้อมใช้งาน
• ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เป็นอิสระจากแหล่งกำเนิดและมาตราส่วนในกราฟ ในขณะที่ค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยไม่ขึ้นกับการเปลี่ยนแปลงของแหล่งกำเนิดเท่านั้น
• ในความสัมพันธ์ ตัวแปรไม่มีหน่วยวัด อย่างไรก็ตาม ในการถดถอย จะต้องพิจารณาหน่วยวัดของตัวแปรด้วย
• ค่าของความสัมพันธ์อยู่ระหว่าง -1 ถึง +1 อย่างไรก็ตาม ค่าของการถดถอยควรกำหนดโดยใช้สมการพีชคณิต ค่าสหสัมพันธ์สามารถเป็นศูนย์ได้ แต่การถดถอยต้องไม่เป็นค่าว่าง
• ใช้สหสัมพันธ์ในขณะที่อธิบายความสัมพันธ์โดยตรงระหว่างตัวแปรตั้งแต่สองตัวขึ้นไป ในทางกลับกัน การถดถอยใช้เพื่อทำนายผลลัพธ์โดยใช้คำตอบที่เป็นตัวเลข
• ในความสัมพันธ์ เราไม่ต้องการสมการทางคณิตศาสตร์ในขณะที่สมการพีชคณิตเป็นสิ่งจำเป็นในการถดถอย
• ในความสัมพันธ์ คุณสามารถเปลี่ยนค่าของ X และ Y บนกราฟได้เนื่องจากตัวแปรทั้งสองเป็นอิสระ อย่างไรก็ตาม ในการถดถอย ค่า X และ Y ไม่สามารถแลกเปลี่ยนกันได้ เนื่องจากค่าใดค่าหนึ่งเป็นตัวแปรตาม

เหตุใดจึงต้องใช้ความสัมพันธ์และการถดถอยในธุรกิจ

แม้ว่าสหสัมพันธ์และการถดถอยอาจดูเหมือนเป็นแนวคิดเชิงทฤษฎี แต่ก็มีค่าสำหรับธุรกิจ ต่อไปนี้เป็นวิธีที่สหสัมพันธ์และการถดถอยเป็นประโยชน์ต่อธุรกิจ:

• สิ่งสำคัญที่สุดในการใช้การวิเคราะห์การถดถอยคือการคาดการณ์การตอบสนองของผู้บริโภค การถดถอยช่วยให้ธุรกิจคาดการณ์โอกาสที่เป็นไปได้และความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นในตลาด และช่วยในการวิเคราะห์ความต้องการในตลาดและคำนวณการซื้อผลิตภัณฑ์ที่เป็นไปได้ นอกจากนี้ยังช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถวางแผนงบประมาณและคาดการณ์รายได้
• การถดถอยยังช่วยในการปรับปรุงประสิทธิภาพของการดำเนินงานหรือบริการ ธุรกิจสามารถค้นหาปัจจัยที่ขัดขวางผลิตภาพและประสิทธิภาพได้
• เนื่องจากการถดถอยขึ้นอยู่กับเหตุและผล ทำให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูล ตัวอย่างเช่น บริษัทอาจพิจารณาเพิ่มการผลิตสินค้าบางประเภท แต่มีวัตถุดิบจำกัด ในกรณีนี้ บริษัทอาจไม่สร้างรายได้หากผลิตภัณฑ์อื่นต้องใช้วัตถุดิบเดียวกัน ดังนั้น บริษัทต้องคิดออกว่าควรผลิตผลิตภัณฑ์ใดเพื่อเพิ่มรายได้ให้สูงสุด
• สหสัมพันธ์ช่วยในการวิจัยตลาด เนื่องจากช่วยให้ธุรกิจต่างๆ พิจารณาได้ว่าตัวแปรสองตัวแปรมีความเกี่ยวข้องกันหรือไม่ ทำให้บริษัทพิจารณาเฉพาะปัจจัยที่ส่งผลกระทบโดยตรงต่อยอดขายหรือรายได้ได้ง่ายขึ้นเท่านั้น

บทสรุป

สหสัมพันธ์และการถดถอยยังมีบทบาทสำคัญในการเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้เชิงลึก และ AI เพื่อทำนายค่าที่ต่อเนื่องกันภายในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ หากคุณมีความสนใจใน ML หรือการเรียนรู้เชิงลึกและต้องการสร้างอาชีพในสาขาเดียวกัน จะเป็นประโยชน์สำหรับคุณที่จะทราบเชิงลึกเกี่ยวกับสหสัมพันธ์และการถดถอย โปรแกรมใบรับรองขั้นสูง ของ upGrad ในการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก จะช่วยให้คุณเข้าใจแนวคิดของการถดถอยในเชิงลึกและการใช้งานจริงในการเรียนรู้ของเครื่อง ผู้คนมากกว่า 40,000 คนจากมากกว่า 85 ประเทศได้ลงทะเบียนในโปรแกรมต่างๆ ที่ upGrad นอกจากการเรียนรู้จากเพื่อนแล้ว upGrad ยังให้การสนับสนุนด้านอาชีพแบบ 360 องศาแก่นักศึกษาทุกคน