Cara Mengira Koefisien Korelasi dalam Excel

Cara Mengira Koefisien Korelasi dalam Excel

Untuk mengira pekali korelasi dalam Excel, anda biasanya menggunakan fungsi korel. Fungsi ini mengira pekali korelasi Pearson, yang merupakan ukuran kekuatan dan arah hubungan linear antara dua pembolehubah berterusan. Berikut adalah panduan langkah demi langkah mengenai cara menggunakannya:

1. Pilih sel: Pilih sel di mana anda ingin memaparkan hasil pekali korelasi.

2. Masukkan fungsi: Taipkan formula berikut ke dalam sel yang dipilih:

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

3. Tentukan julat: Gantikan array1 dan array2 dengan julat sel sebenar dua set data yang anda ingin analisa. Sebagai contoh, jika data anda berada dalam sel A2: A10 dan B2: B10, formula anda akan kelihatan seperti ini:

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

4. Tekan Enter: Selepas memasukkan formula dengan betul, tekan Enter, dan Excel akan mengira dan memaparkan pekali korelasi dalam sel yang dipilih.

Apakah langkah -langkah untuk menggunakan fungsi korel dalam Excel?

Langkah -langkah untuk menggunakan fungsi korel dalam Excel adalah seperti berikut:

1. Buka spreadsheet Excel anda: Pastikan data anda dianjurkan dalam lajur atau baris.
2. Pilih sel output: Klik pada sel di mana anda mahu hasilnya muncul.
3. Mulakan fungsi: type =CORREL( ke bar formula atau terus ke dalam sel yang dipilih.
4. Masukkan julat data: Selepas kurungan pembukaan, tentukan julat data pertama, diikuti dengan koma, dan kemudian julat data kedua. Sebagai contoh, jika data anda berada dalam A2: A10 dan B2: B10, Type A2:A10, B2:B10 .
5. Tutup fungsi: Tambah kurungan penutup untuk melengkapkan formula: <code>=CORREL(A2:A10, B2:B10)</code> .
6. Jalankan fungsi: Tekan ENTER untuk mengira pekali korelasi. Hasilnya akan dipaparkan dalam sel yang dipilih.

Bolehkah anda menerangkan perbezaan antara korelasi Pearson dan Spearman di Excel?

Dalam Excel, kedua -dua korelasi Pearson dan Spearman mengukur kekuatan dan arah hubungan antara pembolehubah, tetapi mereka berbeza dalam jenis data dan andaian yang mereka perlukan:

• Korelasi Pearson:

  • Fungsi: CORREL(array1, array2)
  • Jenis Data: Ia digunakan untuk data berterusan.
  • Andaian: Ia menganggap hubungan linear antara pembolehubah dan data mengikuti taburan normal.
  • Pengiraan: Korelasi Pearson mengukur kekuatan hubungan linear antara dua pembolehubah dengan mengira kovarians kedua -dua pembolehubah dibahagikan dengan produk sisihan piawai mereka.

• Korelasi Spearman:

  • Fungsi: =RSQ(RANK.AVG(array1, array1), RANK.AVG(array2, array2))
  • Jenis Data: Ia boleh digunakan dengan data ordinal atau tidak diedarkan.
  • Andaian: Ia tidak menganggap hubungan linear dan boleh digunakan untuk hubungan bukan linear. Ia berdasarkan pangkat data dan bukannya nilai sebenar.
  • Pengiraan: Korelasi Spearman menilai sejauh mana hubungan antara dua pembolehubah dapat diterangkan menggunakan fungsi monotonik. Ia dikira dengan kedudukan nilai setiap pembolehubah secara berasingan, kemudian mengira korelasi Pearson pada pangkat.

Pada dasarnya, Pearson digunakan apabila anda mempunyai hubungan linear dan data yang diedarkan secara normal, sementara Spearman lebih disukai untuk hubungan bukan linear atau ketika berurusan dengan data ordinal.

Bagaimanakah saya menafsirkan hasil pekali korelasi dalam Excel?

Mentafsirkan hasil pekali korelasi dalam Excel melibatkan pemahaman nilai dan kepentingannya. Inilah cara melakukannya:

• Julat Nilai: Koefisien korelasi (R) berkisar antara -1 hingga 1.

  • -1: Menunjukkan hubungan linear negatif yang sempurna.
  • 0: Menunjukkan tiada hubungan linear.
  • 1: Menunjukkan hubungan linear positif yang sempurna.

• Kekuatan hubungan:

  • 0.0 hingga 0.3 (atau -0.3 hingga 0.0): Korelasi lemah.
  • 0.3 hingga 0.7 (atau -0.7 hingga -0.3): Korelasi sederhana.
  • 0.7 hingga 1.0 (atau -1.0 hingga -0.7): Korelasi yang kuat.

• Arah:

  • Nilai positif: Apabila satu pemboleh ubah meningkat, yang lain cenderung meningkat.
  • Nilai negatif: Apabila satu pembolehubah meningkat, yang lain cenderung berkurangan.
• Kepentingan Statistik: Walaupun Excel menyediakan pekali korelasi, ia tidak memberikan nilai p secara langsung. Untuk menilai kepentingan statistik, anda mungkin perlu menggunakan alat atau fungsi tambahan seperti fungsi T.Test untuk memeriksa sama ada korelasi adalah signifikan secara statistik.
• Tafsiran Praktikal: Pertimbangkan konteks data anda. Sebagai contoh, korelasi 0.5 mungkin penting dalam beberapa bidang tetapi tidak pada orang lain. Sentiasa mentafsirkan hasil dalam konteks soalan penyelidikan anda dan sifat data anda.

Dengan mengikuti garis panduan ini, anda boleh mentafsirkan hasil pekali korelasi yang anda perolehi dengan berkesan dalam Excel.

Atas ialah kandungan terperinci Cara Mengira Koefisien Korelasi dalam Excel. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!