Excel에서 상관 계수를 계산하는 방법

Excel에서 상관 계수를 계산하는 방법

Excel의 상관 계수를 계산하려면 일반적으로 상관 기능을 사용합니다. 이 함수는 두 연속 변수 사이의 선형 관계의 강도와 방향을 측정하는 Pearson 상관 계수를 계산합니다. 다음은 사용 방법에 대한 단계별 안내서입니다.

1. 셀 선택 : 상관 계수 결과를 표시 할 셀을 선택하십시오.

2. 기능을 입력하십시오 : 선택한 셀에 다음 공식을 입력하십시오.

    <code>=CORREL(array1, array2)</code>

3. 범위를 지정하십시오 : array1 및 array2 분석하려는 두 데이터 세트의 실제 셀 범위로 바꾸십시오. 예를 들어, 데이터가 셀 A2 : A10 및 B2 : B10에 있으면 공식이 다음과 같습니다.

    <code>=CORREL(A2:A10, B2:B10)</code>

4. Enter를 누르십시오 : 공식을 올바르게 입력 한 후 Enter를 누르면 Excel이 선택한 셀에서 상관 계수를 계산하고 표시합니다.

Excel에서 상관 함수를 사용하는 단계는 무엇입니까?

Excel에서 상관 함수를 사용하는 단계는 다음과 같습니다.

1. Excel 스프레드 시트 열기 : 데이터가 열 또는 행으로 구성되어 있는지 확인하십시오.
2. 출력 셀 선택 : 결과가 나타나는 셀을 클릭하십시오.
3. 함수를 시작하십시오 : type =CORREL( 공식 막대에 또는 선택한 셀에 직접 직접.
4. 데이터 범위를 입력하십시오 : 오프닝 괄호 후 첫 번째 데이터 범위를 지정한 다음 쉼표 및 두 번째 데이터 범위를 지정하십시오. 예를 들어, 데이터가 A2 : A10 및 B2 : B10 인 경우 A2:A10, B2:B10 입력하십시오.
5. 함수를 닫으십시오 : 공식을 완성하려면 닫는 괄호를 추가하십시오. <code>=CORREL(A2:A10, B2:B10)</code> .
6. 함수 실행 : Enter를 눌러 상관 계수를 계산하십시오. 결과는 선택된 셀에 표시됩니다.

Excel에서 Pearson과 Spearman 상관 관계의 차이점을 설명 할 수 있습니까?

Excel에서 Pearson과 Spearman 상관 관계는 변수 간의 관계의 강도와 방향을 측정하지만 데이터 유형과 필요한 가정이 다릅니다.

• 피어슨 상관 관계 :

  • 기능 : CORREL(array1, array2)
  • 데이터 유형 : 연속 데이터에 사용됩니다.
  • 가정 : 변수 사이의 선형 관계와 데이터가 정규 분포를 따른다고 가정합니다.
  • 계산 : Pearson 상관 관계는 두 변수의 공분산을 표준 편차의 산물로 계산하여 두 변수 사이의 선형 관계의 강도를 측정합니다.

• Spearman 상관 관계 :

  • 함수 : =RSQ(RANK.AVG(array1, array1), RANK.AVG(array2, array2))
  • 데이터 유형 : 서수 또는 비정규 분포 데이터와 함께 사용할 수 있습니다.
  • 가정 : 선형 관계를 가정하지 않으며 비선형 관계에 사용될 수 있습니다. 실제 값보다는 데이터 순위를 기반으로합니다.
  • 계산 : Spearman 상관 관계는 단조 함수를 사용하여 두 변수 간의 관계가 얼마나 잘 설명 될 수 있는지 평가합니다. 각 변수의 값을 별도로 순위 한 다음 순위에서 Pearson 상관 관계를 계산하여 계산됩니다.

본질적으로, 피어슨은 선형 관계와 정규 분포 데이터가있을 때 사용되며, 비선형 관계 또는 서수 데이터를 다룰 때 Spearman은 선호됩니다.

상관 계수 결과를 Excel에서 어떻게 해석합니까?

Excel에서 상관 계수 결과를 해석하려면 값과 그 중요성을 이해하는 것이 포함됩니다. 다음은 다음과 같은 방법입니다.

• 값 범위 : 상관 계수 (R)의 범위는 -1에서 1입니다.

  • -1 : 완벽한 부정적인 선형 관계를 나타냅니다.
  • 0 : 선형 관계가 없음을 나타냅니다.
  • 1 : 완벽한 긍정적 인 선형 관계를 나타냅니다.

• 관계의 힘 :

  • 0.0 ~ 0.3 (또는 -0.3 ~ 0.0) : 약한 상관 관계.
  • 0.3 ~ 0.7 (또는 -0.7 ~ -0.3) : 중간 정도의 상관 관계.
  • 0.7 ~ 1.0 (또는 -1.0 ~ -0.7) : 강한 상관 관계.

• 방향:

  • 양수 값 : 하나의 변수가 증가함에 따라 다른 변수는 증가하는 경향이 있습니다.
  • 음수 값 : 하나의 변수가 증가함에 따라 다른 변수는 감소하는 경향이 있습니다.
• 통계적 유의성 : Excel은 상관 계수를 제공하지만 p- 값을 직접 제공하지는 않습니다. 통계적 유의성을 평가하려면 상관 관계가 통계적으로 유의한지 확인하기 위해 T. 테스트 기능과 같은 추가 도구 또는 기능을 사용해야 할 수도 있습니다.
• 실제 해석 : 데이터의 맥락을 고려하십시오. 예를 들어, 0.5의 상관 관계는 일부 필드에서는 중요하지만 다른 필드에서는 중요하지 않을 수 있습니다. 연구 질문의 맥락과 데이터의 성격에서 항상 결과를 해석하십시오.

이 지침을 따르면 Excel에서 얻은 상관 계수 결과를 효과적으로 해석 할 수 있습니다.

위 내용은 Excel에서 상관 계수를 계산하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!