Korelācija būtībā nozīmē savstarpēju savienojumu starp divām vai vairākām datu kopām. Statistikā tiek izmantoti divfaktoru dati vai divi nejauši mainīgie, lai atrastu korelāciju starp tiem. The korelācijas koeficients parasti ir korelācijas mērījums starp divfaktoru datiem, kas būtībā norāda, cik lielā mērā divi nejaušie mainīgie ir korelēti viens ar otru.
Ja korelācijas koeficients ir 0, divfaktoru dati nav savstarpēji saistīti.
Ja korelācijas koeficients ir -1 vai +1, divfaktoru dati ir cieši saistīti viens ar otru.
r=-1 apzīmē spēcīgas negatīvas attiecības un r=1 apzīmē spēcīgas pozitīvas attiecības.
Kopumā, ja korelācijas koeficients ir tuvu -1 vai +1, tad mēs varam teikt, ka divfaktoru dati ir cieši saistīti viens ar otru.
Korelācijas koeficientu aprēķina, izmantojot Pīrsona korelācijas koeficients ko dod:
Korelācijas koeficients
c nejaušs skaitlis
kur,
- r: korelācijas koeficients.
Šajā rakstā mēs redzēsim, kā programmā Excel atrast korelācijas koeficientus.
Piemērs: Apsveriet šādu datu kopu:
Korelācijas koeficienta atrašana programmā Excel:
1. Izmantojot CORREL funkciju
Programmā Excel, lai atrastu korelācijas koeficientu, izmantojiet formulu:
=KORREL(masīvs1,masīvs2) masīvs1 : mainīgā x masīvs masīvs2: mainīgā y masīvs Lai ievietotu masīvu1 un masīvu2, vienkārši atlasiet šūnu diapazonu abiem.
1. Atradīsim korelācijas koeficientu mainīgajiem un X un Y1.
Korelācijas koeficients x un y1
masīvs1 : X vērtību kopa. Šūnu diapazons ir no A2 līdz A6.
masīvs2 : Y1 vērtību kopa. Šūnu diapazons ir no B2 līdz B6.
Līdzīgi varat atrast korelācijas koeficientus (X , Y2) un (X , Y3), izmantojot Excel formulu. Visbeidzot, korelācijas koeficienti ir šādi:
No iepriekšējās tabulas mēs varam secināt, ka:
X un Y1 ir negatīvs korelācijas koeficients.
X un Y2 ir pozitīvs korelācijas koeficients.
X un Y3 nav korelēti, jo korelācijas koeficients ir gandrīz nulle.
Piemērs: Tagad pāriesim pie nākamajām divām metodēm, izmantojot jaunu datu kopu. Apsveriet šādu datu kopu:
Izmantojot datu analīzi
Mēs varam arī analizēt doto datu kopu un aprēķināt korelācijas koeficientu: Lai to izdarītu, rīkojieties šādi:
1. darbība: Vispirms jums ir jāiespējo Datu analīze ToolPak programmā Excel. Lai iespējotu:
- Iet uz Fails cilni Excel loga augšējā kreisajā stūrī un izvēlieties Iespējas .
- The Excel opcijas tiek atvērts dialoglodziņš. Tagad dodieties uz Papildinājumi opcijā un sadaļā Pārvaldīt nolaižamajā izvēlnē atlasiet Excel pievienojumprogrammas.
- Klikšķiniet uz Aiziet pogu.
- Tiek atvērts dialoglodziņš Add-ins. Šajā atzīmējiet opciju Analīzes rīku pakotne .
- Klikšķis labi !
Pievienota cilne Datu analīze
2. darbība: Tagad noklikšķiniet uz Dati seko Datu analīze . Parādīsies dialoglodziņš.
3. darbība: Dialoglodziņā atlasiet Korelācija no opciju saraksta. Klikšķis labi !
4. darbība: Parādīsies izvēlne Korelācija.
5. darbība: Šajā izvēlnē vispirms norādiet Ievades diapazons . Ievades diapazons ir X un Y1 kolonnu šūnu diapazons, kā norādīts tālāk esošajā attēlā.
6. darbība: Piegādājiet arī Izvades diapazons kā šūnas numuru, kurā vēlaties parādīt rezultātu. Pēc noklusējuma izvade tiks parādīta jaunajā Excel lapā, ja nenorādīsiet nekādu izvades diapazonu.
7. darbība: Pārbaudiet Etiķetes iekšā pirmā rinda opciju ja datu kopā ir etiķetes. Mūsu gadījumā 1. ailē ir apzīmējums X, bet 2. ailē ir apzīmējums Y1.
8. darbība: Noklikšķiniet uz Labi.
9. darbība: Datu analīzes tabula tagad ir gatava. Šeit analīzes tabulā varat redzēt korelācijas koeficientu starp X un Y1.
Līdzīgi var atrast XY2 un XY3 korelācijas koeficientus. Visbeidzot, visi korelācijas koeficienti ir:
operētājsistēmas lietojumi
Izmantojot PEARSON funkciju
Tā ir tieši līdzīga funkcijai CORREL, par kuru mēs runājām iepriekš minētajā sadaļā. Funkcijas PEARSON sintakse ir:
=PEARSON(masīvs1,masīvs2) masīvs1 : mainīgā x masīvs masīvs2: mainīgā y masīvs Lai ievietotu masīvu1 un masīvu2, vienkārši atlasiet šūnu diapazonu abiem.
Atradīsim korelācijas koeficientu X un Y1 2. piemēra datu kopā, izmantojot PEARSON funkciju.
Formula atgriezīs X un Y1 korelācijas koeficientu. Līdzīgi jūs varat darīt citu labā.
Galīgie korelācijas koeficienti ir:
