Excel CORREL függvény - Statisztikai korreláció kiszámítása

Példa munkafüzet letöltése

Töltse le a példa munkafüzetet

Ez a bemutató bemutatja, hogyan kell használni Excel CORREL függvény Excelben a korreláció kiszámításához.

A CORREL funkció áttekintése

A CORREL függvény Két számsor korrelációját számítja ki.

A CORREL Excel munkalap funkció használatához jelöljön ki egy cellát és írja be:

(Figyelje meg, hogyan jelennek meg a képletbemenetek)

CORREL funkció Szintaxis és bemenetek:

1	= CORREL (tömb1, tömb2)

tömb1 - Számok tömbjei.

Mi a CORREL funkció?

Az Excel CORREL függvény a korrelációs együtthatót adja vissza (Pearson -féle r) két adattartományból.

Mi a korrelációs együttható?

A korrelációs együttható, amelyet általában Pearson -ként emlegetnek r (Karl Pearsonról, a fejlesztő személyről kapta a nevét) egy statisztika, amely megmutatja, hogy két változó milyen erős kapcsolatban állnak egymással.

Pearsoné r -1 és 1 közötti szám, amely három lehetséges értelmezéshez vezethet: pozitív korreláció, negatív korreláció és nincs összefüggés.

Pozitív korreláció

Pozitív összefüggés (r > 0) azt jelenti, hogy ha a két változó párhuzamosan van - ha magas pontszámot észlel az egyik változóban, akkor a másikban is magas pontszámot észlel. Hasonlóképpen, ha az egyik változó alacsony, akkor a másik is alacsony.

Például a magasságnak és a súlynak pozitív összefüggése van. Lásd az alábbi táblázatot, amely a baseball játékosok kis mintájának magasságát és súlyát ábrázolja:

Az r ebből a kis mintából 0,73 - nagyon erős pozitív korreláció. Ez logikusan logikus - a magasabb emberek átlagosan nehezebbek, mivel ez az extra magasság csontokból, izmokból és egyéb szövetekből áll, amelyek mindegyike valamit nyom.

De az összefüggés nem tökéletes (tökéletes korrelációban az an r 1 -ből az összes pontszám a trendvonalra esne). Néhány rövidebb ember nehezebb lehet - talán egy kicsit több zsírt hordoz, vagy edz az edzőteremben. Hasonlóképpen, néhány magas ember nagyon sovány lehet, és valójában kevesebb, mint sok alacsonyabb ember.

Az összefüggés itt valószínűleg olyan magas, mert sportolókkal van dolgunk, ez alacsonyabb lenne a teljes populációban. Ne felejtse el ezt szem előtt tartani a CORREL - a r nem végleges - az értelmezések során át kell gondolnia, hogy milyen adatai vannak, és hogyan szerezte azokat.

Negatív korreláció

Negatív összefüggés (r <0) azt jelenti, hogy ha az egyik változóban magas pontszámot észlel, akkor a másik változóban alacsony pontszámot észlel, és fordítva.

Például a diákok vizsgálati eredményei és az iskolából való hiányzások száma negatívan korrelál egymással. Vagyis minél több napot hagynak ki, annál alacsonyabbak a pontszámaik. Minél kevesebb napot hagynak ki, annál magasabbak a pontszámok:

Ismétlem, az összefüggés nem tökéletes (ahogy szinte soha nem is). Van itt egy diákunk, aki kihagyott 5 napot, de így is 85%-ot ért el. Van olyan is, aki 52%-ot ért el, annak ellenére, hogy csak két nap hiányzott.

Nálunk továbbra is egyértelmű a negatív tendencia. De még mindig sok olyan eltérés van a teszteredményekben, amelyek nem magyarázhatók pusztán a hiányzással. Ennek oka lehet más változók is, mint például az alkalmasság, a motiváció, az egészség és sok más lehetséges tényező.

Tehát a CORREL használatakor ne feledje, hogy van egy nagyobb kép, amelyet az adatok esetleg nem teljesen magyaráznak.

Nincs összefüggés

Nincs összefüggés (r = 0 vagy közel 0) azt jelenti, hogy nem tudja megjósolni az egyik változó pontszámát a másik alapján. Ha ábrázolja az adatokat, nem lát észlelhető tendenciát, és a trendvonal lapos vagy közel sík lesz.

Íme néhány adat a gyűrűsujj hosszáról és az IQ -ról:

Amint láthatja, ebben a mintában nincs kapcsolat e két változó között, ezért feltételezhetjük, hogy nincsenek összefüggésben.

A gyakorlatban nem valószínű, hogy kap egy r pontosan 0. Ne feledje, hogy az adatok gyűjtésekor gyakran előfordulhat eltérés a hiba miatt, esetleg a mérésben vagy a jelentésben. Tehát csak azért, mert a tiéd r nem pontosan 0, nem jelenti azt, hogy talált valamit.

Az összefüggés nem okozati összefüggés

Rendkívül fontos szem előtt tartani, hogy a CORREL nem tudja megmondani, hogy melyik változó befolyásolja a másikat - vagy még akkor sem, ha egyáltalán van ok -okozati összefüggés a változók között. Például korrelációt találtunk a következő változók között:

• Az eladott fagylalt mennyisége és az erőszakos bűnözés mennyisége
• Mennyire boldog és mennyire sikeres a karrierjében
• A medencébe fulladt emberek száma és Nicolas Cage filmjeinek száma évente jelent meg

Az első példa a harmadik változó probléma. Természetesen a fagylalt nem teszi erőszakossá az embereket, és az erőszakba való bekapcsolódás sem vált ki vágyat a fagyasztott tej és cukor után. A harmadik változó az időjárás. Meleg időben az emberek egyszerűen többet mennek ki - több kapcsolat van az emberek között, és így nagyobb az esély a konfliktus kialakulására. Forró időben az emberek több fagylaltot is vásárolnak. Tehát a fagylaltértékesítés és az erőszakos bűnözés csak összefügg, mert mindkettő egy harmadik változóhoz kapcsolódik.

A második példa lehet erre kettős okság. A sikeres munka jót tehet a boldogságának - több pénzt keres, és általában jobban ellenőrizheti, hogy milyen munkát végez és kivel. De a boldogság is előnyös lehet a sikerhez, talán a boldogabb emberekkel könnyebb kijönni és erősebb munkakapcsolatokat kialakítani, vagy talán mentálisan jobban ellenállnak a kudarcoknak. Ebben az esetben mindkét változó befolyásolja egymást.

A harmadik egyszerűen a hamis korreláció. Csak azért, mert két változó korrelál az adataiban, még nem jelenti azt, hogy a valóságban is kölcsönhatásba lépnek egymással.

A lényeg az, hogy egy korreláció nem tudja megmondani, hogy két változó okozati összefüggésben van -e.

Hogyan kell alkalmazni a CORREL -t?

Használja az Excel CORREL függvényt így:

1	= CORREL (B3: B15, C3: C15)

A CORREL segítségével két argumentumot határozhat meg - a két korrelálni kívánt adattartományt.

Íme néhány kulcsfontosságú pont, amelyet szem előtt kell tartani a CORREL esetében:

• A szöveg, a logikai érték (IGAZ/HAMIS) és az üres cellák figyelmen kívül maradnak.
• Mindkét adattartománynak azonos számú adatponttal kell rendelkeznie, különben #N/A hibaüzenetet kap
• Ha az egyik adattartomány üres, vagy ha egyáltalán nincs eltérés az adatokban (azaz ha minden adatpont azonos számú), akkor #DIV/0 értéket kap! Hiba

CORREL funkció a Google Táblázatokban

A CORREL funkció pontosan ugyanúgy működik a Google Táblázatokban, mint az Excelben:

További megjegyzések

CORREL Példák a VBA -ban

A CORREL funkciót a VBA -ban is használhatja. Típus:
application.worksheetfunction.correl (tömb1, tömb2)
A függvény argumentumok (tömb1 stb.) Esetén megadhatja azokat közvetlenül a függvénybe, vagy definiálhat változókat.

Térjen vissza az Excel összes funkciójának listájához