wie man den Korrelationskoeffizienten in Excel berechnet

Wie man den Korrelationskoeffizienten in Excel berechnet

Um den Korrelationskoeffizienten in Excel zu berechnen, verwenden Sie normalerweise die Korrelfunktion. Diese Funktion berechnet den Pearson -Korrelationskoeffizienten, der ein Maß für die Stärke und Richtung der linearen Beziehung zwischen zwei kontinuierlichen Variablen ist. Hier finden Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie Sie es verwenden:

1. Wählen Sie eine Zelle: Wählen Sie die Zelle, in der Sie das Ergebnis des Korrelationskoeffizienten anzeigen möchten.

2. Geben Sie die Funktion ein: Geben Sie die folgende Formel in die ausgewählte Zelle ein:

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

3. Geben Sie die Bereiche an: Ersetzen Sie array1 und array2 durch die tatsächlichen Zellbereiche der beiden Datensätze, die Sie analysieren möchten. Wenn Ihre Daten beispielsweise in den Zellen A2: A10 und B2: B10 sind, sieht Ihre Formel so aus:

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

4. Drücken Sie die Eingabetaste: Nach der korrekten Eingabe der Formel drücken Sie die Eingabetaste und Excel berechnet und zeigt den Korrelationskoeffizienten in der ausgewählten Zelle an.

Was sind die Schritte, um die Correl -Funktion in Excel zu verwenden?

Die Schritte zur Verwendung der Correl -Funktion in Excel sind wie folgt:

1. Öffnen Sie Ihre Excel -Tabelle: Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten in Spalten oder Zeilen organisiert sind.
2. Wählen Sie eine Ausgabezelle aus: Klicken Sie auf die Zelle, in der das Ergebnis angezeigt werden soll.
3. Starten Sie die Funktion: Typ =CORREL( in die Formelleiste oder direkt in die ausgewählte Zelle.
4. Geben Sie die Datenbereiche ein: Geben Sie nach der Öffnungsentfernung den ersten Datenbereich an, gefolgt von einem Kommas und dann dem zweiten Datenbereich. Zum Beispiel, wenn Ihre Daten in A2: A10 und B2: B10, Typ A2:A10, B2:B10 sind.
5. Schließen Sie die Funktion: Fügen Sie eine schließende Klammer hinzu, um die Formel zu vervollständigen: <code>=CORREL(A2:A10, B2:B10)</code> .
6. Führen Sie die Funktion aus: Drücken Sie die Eingabetaste, um den Korrelationskoeffizienten zu berechnen. Das Ergebnis wird in der ausgewählten Zelle angezeigt.

Können Sie den Unterschied zwischen Pearson und Spearman -Korrelation in Excel erklären?

In Excel messen sowohl Pearson- als auch Spearman -Korrelationen die Stärke und Richtung der Beziehungen zwischen Variablen, unterscheiden sich jedoch in der Art der Daten und den Annahmen, die sie benötigen:

• Pearson -Korrelation:

  • Funktion: CORREL(array1, array2)
  • Datentyp: Es wird für kontinuierliche Daten verwendet.
  • Annahmen: Es geht um eine lineare Beziehung zwischen den Variablen und dass die Daten einer Normalverteilung folgen.
  • Berechnung: Die Pearson -Korrelation misst die Stärke der linearen Beziehung zwischen zwei Variablen durch Berechnung der Kovarianz der beiden Variablen geteilt durch das Produkt ihrer Standardabweichungen.

• Spearman -Korrelation:

  • Funktion: =RSQ(RANK.AVG(array1, array1), RANK.AVG(array2, array2))
  • Datentyp: Es kann mit ordinalen oder nicht normal verteilten Daten verwendet werden.
  • Annahmen: Es wird keine lineare Beziehung angenommen und kann für nichtlineare Beziehungen verwendet werden. Es basiert eher auf den Daten als auf den tatsächlichen Werten.
  • Berechnung: Die Spearman -Korrelation bewertet, wie gut die Beziehung zwischen zwei Variablen unter Verwendung einer monotonischen Funktion beschrieben werden kann. Es wird berechnet, indem die Werte jeder Variablen getrennt eingestuft und dann die Pearson -Korrelation in den Rängen berechnet werden.

Im Wesentlichen wird Pearson verwendet, wenn Sie eine lineare Beziehung und normal verteilte Daten haben, während Spearman für nichtlineare Beziehungen oder beim Umgang mit Ordnungsdaten bevorzugt wird.

Wie interpretiere ich den Korrelationskoeffizienten in Excel?

Die Interpretation des Korrelationskoeffizienten in Excel beinhaltet das Verständnis des Werts und seiner Bedeutung. Hier erfahren Sie, wie es geht:

• Wertebereich: Der Korrelationskoeffizient (R) reicht von -1 bis 1.

  • -1: Zeigt eine perfekte negative lineare Beziehung an.
  • 0: Gibt keine lineare Beziehung an.
  • 1: Zeigt eine perfekte positive lineare Beziehung an.

• Beziehung der Beziehung:

  • 0,0 bis 0,3 (oder -0,3 bis 0,0): Schwache Korrelation.
  • 0,3 bis 0,7 (oder -0,7 bis -0,3): moderate Korrelation.
  • 0,7 bis 1,0 (oder -1,0 bis -0,7): starke Korrelation.

• Richtung:

  • Positiver Wert: Wenn eine Variable zunimmt, neigt die andere dazu, zu neigen.
  • Negativer Wert: Wenn eine Variable zunimmt, neigt die andere tendenziell ab.
• Statistische Signifikanz: Während Excel den Korrelationskoeffizienten liefert, liefert er den p-Wert nicht direkt. Um die statistische Signifikanz zu bewerten, müssen Sie möglicherweise zusätzliche Tools oder Funktionen wie die T.test -Funktion verwenden, um zu überprüfen, ob die Korrelation statistisch signifikant ist.
• Praktische Interpretation: Betrachten Sie den Kontext Ihrer Daten. Zum Beispiel könnte eine Korrelation von 0,5 in einigen Bereichen signifikant sein, aber nicht in anderen. Interpretieren Sie die Ergebnisse immer im Kontext Ihrer Forschungsfrage und der Art Ihrer Daten.

Durch die Befolgung dieser Richtlinien können Sie die in Excel erhaltenen Korrelationskoeffizientenergebnisse effektiv interpretieren.

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