องค์กรต้องเฝ้าระวังคุณภาพและประสิทธิภาพแบบจำลองหลังนำไปใช้ จึงวินิจฉัยว่า นักวิเคราะห์ต้องการวัดความสัมพันธ์ระหว่างระดับความพึงพอใจ (1-5 ระดับ) กับยอดซื้อซ้ำ (บาท) พบว่าค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของ Pearson และ Spearman ให้ผลต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ เหตุใด Spearman จึงเหมาะสมกว่า Pearson ในกรณีนี้
กSpearman วัดความสัมพันธ์เชิงเส้นตรงได้แม่นยำกว่า Pearson เสมอ โดยเฉพาะเมื่อข้อมูลทั้งสองตัวแปรมีหน่วยวัดแตกต่างกัน
ขSpearman คำนวณได้เร็วกว่า Pearson และใช้ข้อมูลน้อยกว่า จึงประหยัดทรัพยากรในการประมวลผลและเหมาะกับข้อมูลขนาดใหญ่มากกว่า
คPearson ไม่สามารถใช้กับข้อมูลที่มีค่าเป็นบวกทั้งหมดได้ ในขณะที่ Spearman รองรับข้อมูลประเภทนี้ได้โดยไม่มีข้อจำกัด
งระดับความพึงพอใจเป็นข้อมูลแบบ Ordinal ซึ่งไม่สามารถสมมติได้ว่าช่วงห่างระหว่างระดับมีค่าเท่ากัน Spearman ใช้การจัดอันดับจึงเหมาะสมกว่า
เฉลยอธิบาย
ระดับความพึงพอใจ (1-5) เป็นข้อมูลระดับ Ordinal (ลำดับ) ซึ่งบอกได้เพียงลำดับมากน้อย แต่ไม่สามารถสมมติว่าช่วงห่างระหว่างแต่ละระดับมีค่าเท่ากัน เช่น ความต่างระหว่างระดับ 1-2 อาจไม่เท่ากับระดับ 4-5 Pearson ต้องการข้อมูลระดับ Interval หรือ Ratio และมีการแจกแจงแบบปกติ ในขณะที่ Spearman ใช้การจัดอันดับ (Rank) จึงเหมาะสมกับข้อมูล Ordinal และไม่ไวต่อการแจกแจงของข้อมูลมากนัก