გაკვეთილი განმარტავს კორელაციის საფუძვლებს Excel-ში, გვიჩვენებს როგორ გამოვთვალოთ კორელაციის კოეფიციენტი, ავაშენოთ კორელაციის მატრიცა და შედეგების ინტერპრეტაცია.

ერთ-ერთი ყველაზე მარტივი სტატისტიკური გამოთვლა, რომელიც შეგიძლიათ გააკეთოთ Excel-ში, არის კორელაცია. თუმცა მარტივია, მაგრამ ძალიან სასარგებლოა ორ ან მეტ ცვლადს შორის ურთიერთობის გასაგებად. Microsoft Excel უზრუნველყოფს ყველა საჭირო ინსტრუმენტს კორელაციის ანალიზის გასაშვებად, თქვენ უბრალოდ უნდა იცოდეთ როგორ გამოიყენოთ ისინი.

კორელაცია Excel-ში - საფუძვლები

კორელაცია არის საზომი, რომელიც აღწერს ორ ცვლადს შორის ურთიერთობის ძალასა და მიმართულებას. იგი ჩვეულებრივ გამოიყენება სტატისტიკაში, ეკონომიკაში და სოციალურ მეცნიერებებში ბიუჯეტებისთვის, ბიზნეს გეგმებისთვის და სხვა მსგავსი.

მეთოდი, რომელიც გამოიყენება იმის შესასწავლად, თუ რამდენად მჭიდროდ არის დაკავშირებული ცვლადები, ეწოდება კორელაციის ანალიზი .

აქ არის ძლიერი კორელაციის რამდენიმე მაგალითი:

• თქვენს მიერ მიღებულ კალორიების რაოდენობა და თქვენი წონა (დადებითი კორელაცია)
• გარე ტემპერატურა და თქვენი გათბობის გადასახადები ( უარყოფითი კორელაცია)

და აქ არის მონაცემების მაგალითები, რომლებსაც აქვთ სუსტი ან არანაირი კავშირი:

• თქვენი კატის სახელი და მისი საყვარელი საკვები
• ფერი შენი თვალები და სიმაღლე

კორელაციის გასაგებად მნიშვნელოვანია ის, რომ ის მხოლოდ აჩვენებს, თუ რამდენად მჭიდროდ არის დაკავშირებული ორი ცვლადი. ამასთან, კორელაცია არ გულისხმობსმითითებული დიაპაზონიდან.

ლოგიკის უკეთ გასაგებად, ვნახოთ, როგორ ითვლის ფორმულა ზემოთ მოცემულ ეკრანის სურათზე გამოკვეთილ კოეფიციენტებს.

პირველ რიგში, მოდით გავაანალიზოთ გამოიკვლიეთ ფორმულა B18-ში, რომელიც პოულობს კორელაციას ყოველთვიურ ტემპერატურასა (B2:B13) და გაყიდულ გამათბობლებს შორის (D2:D13):

=CORREL(OFFSET($B$2:$B$13, 0, ROWS($1:3)-1), OFFSET($B$2:$B$13, 0, COLUMNS($A:A)-1))

პირველ OFFSET ფუნქციაში, ROWS($1: 1) გარდაიქმნა ROWS-ად ($1:3), რადგან მეორე კოორდინატი ფარდობითია, ამიტომ ის იცვლება მწკრივის ფარდობითი პოზიციიდან გამომდინარე, სადაც ფორმულა კოპირებულია (2 მწკრივი ქვემოთ). ამრიგად, ROWS() აბრუნებს 3-ს, საიდანაც გამოვაკლებთ 1-ს და ვიღებთ დიაპაზონს, რომელიც არის 2 სვეტი წყაროს დიაპაზონის მარჯვნივ, ანუ $D$2:$D$13 (გამათბობლის გაყიდვები).

მეორე OFFSET არ ცვლის მითითებულ დიაპაზონს $B$2:$B$13 (ტემპერატურა), რადგან COLUMNS($A:A)-1 აბრუნებს ნულს.

შედეგად, ჩვენი გრძელი ფორმულა იქცევა მარტივ CORREL( $D$2:$D$13, $B$2:$B$13) და აბრუნებს ზუსტად იმ კოეფიციენტს, რომელიც ჩვენ გვსურს.

ფორმულა C18-ში, რომელიც ითვლის კორელაციის კოეფიციენტს რეკლამის ღირებულებისთვის (C2:C13) და გაყიდვებისთვის ( D2:D13) მუშაობს ანალოგიურად:

=CORREL(OFFSET($B$2:$B$13, 0, ROWS($1:3)-1), OFFSET($B$2:$B$13, 0, COLUMNS($A:B)-1))

პირველი OFFSET ფუნქცია არისაბსოლუტურად იგივეა, რაც ზემოთ აღვწერე, აბრუნებს $D$2:$D$13 დიაპაზონს (გამათბობლის გაყიდვები).

მეორე OFFSET-ში COLUMNS($A:A)-1 იცვლება COLUMNS($A: B)-1 რადგან ჩვენ დავაკოპირეთ ფორმულის 1 სვეტი მარჯვნივ. შესაბამისად, OFFSET იღებს დიაპაზონს, რომელიც არის 1 სვეტი წყაროს დიაპაზონის მარჯვნივ, ანუ $C$2:$C$13 (რეკლამის ღირებულება).

როგორ დავხატოთ კორელაციის გრაფიკი Excel-ში

როდესაც კორელაციას აკეთებთ Excel-ში, საუკეთესო გზა თქვენი მონაცემების მიმართების ვიზუალური წარმოდგენის მისაღებად არის სკატერული ნაკვეთის დახატვა ტენდენციის ხაზით . აი, როგორ:

1. აირჩიეთ ორი სვეტი რიცხვითი მონაცემებით, სვეტების სათაურების ჩათვლით. სვეტების თანმიმდევრობა მნიშვნელოვანია: დამოუკიდებელი ცვლადი უნდა იყოს მარცხენა სვეტში, რადგან ეს სვეტი უნდა იყოს გამოსახული x ღერძზე; დამოკიდებული ცვლადი უნდა იყოს მარჯვენა სვეტში, რადგან ის იქნება გამოსახული y ღერძზე.
2. Inset ჩანართზე, Chats ჯგუფში, დააჭირეთ Scatter დიაგრამის ხატულას. ეს დაუყოვნებლივ ჩასვამს XY სკატერის დიაგრამას თქვენს სამუშაო ფურცელში.
3. დააწკაპუნეთ მაუსის მარჯვენა ღილაკით დიაგრამაზე მოცემულ ნებისმიერ მონაცემზე და აირჩიეთ ტენდენციის ხაზის დამატება… კონტექსტური მენიუდან.

დაწვრილებითი ნაბიჯ-ნაბიჯ ინსტრუქციებისთვის იხილეთ:

• როგორ შევქმნათ სკატერის დიაგრამა Excel-ში
• როგორ დავამატოთ ტრენდის ხაზი Excel-ის სქემას

ჩვენი ნიმუშის მონაცემთა ნაკრებისთვის, კორელაციის გრაფიკები გამოიყურება ისე, როგორც ნაჩვენებია ქვემოთ მოცემულ სურათზე.გარდა ამისა, ჩვენ ვაჩვენეთ R-კვადრატული მნიშვნელობა, რომელსაც ასევე უწოდებენ განსაზღვრების კოეფიციენტს . ეს მნიშვნელობა მიუთითებს იმაზე, თუ რამდენად შეესაბამება ტენდენციის ხაზი მონაცემებს - რაც უფრო ახლოს არის R2 1-თან, მით უკეთესი შეესაბამება.

თქვენს სკატერპლატზე ნაჩვენები R2 მნიშვნელობიდან, თქვენ შეგიძლიათ მარტივად გამოთვალოთ კორელაციის კოეფიციენტი:

20>

მაგალითად, R2 მნიშვნელობა მეორე გრაფიკში არის 0.9174339392. ასე რომ, თქვენ შეგიძლიათ იპოვოთ კორელაციის კოეფიციენტი რეკლამისთვის და გაყიდული გამათბობელებისთვის ერთ-ერთი შემდეგი ფორმულით:

=SQRT(0.9174339392)

=0.9174339392^0.5

როგორც დარწმუნდებით, ამ გზით გამოთვლილი კოეფიციენტები სრულყოფილად შეესაბამება წინა მაგალითებში ნაპოვნი კორელაციის კოეფიციენტებს, ნიშნის გარდა :

პოტენციური პრობლემები კორელაციასთან Excel-ში

Pearson Product Moment Correlation მხოლოდ ავლენს წრფივ ურთიერთობას ორ ცვლადს შორის. რაც იმას ნიშნავს, რომ თქვენი ცვლადები შეიძლება იყოს მჭიდროდ დაკავშირებული სხვა, მრუდი, ფორმით და მაინც ჰქონდეს კორელაციის კოეფიციენტი ნულის ტოლი ან ახლოს.

პირსონის კორელაცია არ შეუძლიაგანასხვავებენ დამოკიდებულ და დამოუკიდებელ ცვლადებს. მაგალითად, CORREL ფუნქციის გამოყენებისას საშუალო თვიურ ტემპერატურასა და გაყიდული გამათბობლების რაოდენობას შორის კავშირის საპოვნელად მივიღეთ -0.97 კოეფიციენტი, რაც მიუთითებს მაღალ უარყოფით კორელაციაზე. თუმცა, თქვენ შეგიძლიათ გადახვიდეთ ცვლადების გარშემო და მიიღოთ იგივე შედეგი. ასე რომ, ვინმემ შეიძლება დაასკვნოს, რომ გამათბობლების უფრო მაღალი გაყიდვები იწვევს ტემპერატურის დაცემას, რაც აშკარად აზრი არ აქვს. ამიტომ, Excel-ში კორელაციის ანალიზის გაშვებისას, გაითვალისწინეთ თქვენს მიერ მოწოდებული მონაცემები.

გარდა ამისა, Pearson-ის კორელაცია ძალიან მგრძნობიარეა outliers . თუ თქვენ გაქვთ ერთი ან მეტი მონაცემთა წერტილი, რომელიც მნიშვნელოვნად განსხვავდება დანარჩენი მონაცემებისგან, შეიძლება მიიღოთ დამახინჯებული სურათი ცვლადებს შორის ურთიერთობის შესახებ. ამ შემთხვევაში, გონივრული იქნება, გამოიყენოთ Spearman-ის რანგის კორელაცია.

ასე უნდა გააკეთოთ კორელაცია Excel-ში. ამ სახელმძღვანელოში განხილული მაგალითების უფრო დეტალურად დასათვალიერებლად, შეგიძლიათ ჩამოტვირთოთ ჩვენი სამუშაო წიგნის ნიმუში ქვემოთ. მადლობას გიხდით წაკითხვისთვის და იმედი მაქვს, რომ მომავალ კვირას გნახავთ ჩვენს ბლოგზე!

სავარჯიშო სამუშაო წიგნი

გამოთვალეთ კორელაცია Excel-ში (ფაილი .xlsx)

თუ გაინტერესებთ მიზეზობრიობის სწავლა და პროგნოზების გაკეთება, გადადგით ნაბიჯი წინ. და შეასრულეთ წრფივი რეგრესიული ანალიზი.

კორელაციის კოეფიციენტი Excel-ში - კორელაციის ინტერპრეტაცია

ორ უწყვეტ ცვლადს შორის ასოციაციის ხარისხის რიცხვით საზომს ეწოდება კორელაციის კოეფიციენტი ( რ).

კოეფიციენტის მნიშვნელობა ყოველთვის არის -1-დან 1-მდე და ზომავს ცვლადებს შორის წრფივი ურთიერთობის სიძლიერეს და მიმართულებას.

სიძლიერე

რაც უფრო დიდია კოეფიციენტის აბსოლუტური მნიშვნელობა, მით უფრო ძლიერია კავშირი:

• -1-ისა და 1-ის უკიდურესი მნიშვნელობები მიუთითებს სრულყოფილ წრფივ ურთიერთობაზე, როდესაც ყველა მონაცემთა წერტილი ეცემა წრფეზე. პრაქტიკაში იშვიათად შეინიშნება სრულყოფილი კორელაცია, დადებითი ან უარყოფითი.
• კოეფიციენტი 0 მიუთითებს ცვლადებს შორის წრფივი კავშირის არარსებობაზე. ეს არის ის, რასაც სავარაუდოდ მიიღებთ შემთხვევითი რიცხვების ორი კომპლექტით.
• 0-დან +1/-1-მდე მნიშვნელობები წარმოადგენს სუსტი, ზომიერი და ძლიერი ურთიერთობების სკალას. როგორც r უახლოვდება -1-ს ან 1-ს, ურთიერთობის სიძლიერე იზრდება.

მიმართულება

კოეფიციენტის ნიშანი (პლუს ან მინუს) მიუთითებს მიმართულებაურთიერთობა.

• დადებითი კოეფიციენტები წარმოადგენენ პირდაპირ კორელაციას და წარმოქმნიან გრაფზე აღმავალ ფერდობზე - როგორც ერთი ცვლადი იზრდება, ისე იზრდება მეორე და პირიქით.
• უარყოფითი კოეფიციენტები წარმოადგენენ შებრუნებულ კორელაციას და წარმოქმნიან დაღმავალ დახრილობას გრაფიკზე - როგორც ერთი ცვლადი იზრდება, მეორე ცვლადი იკლებს.

უკეთესი გაგებისთვის, გთხოვთ, გადახედოთ შემდეგი კორელაციური გრაფიკები:

• კოეფიციენტი 1 ნიშნავს სრულყოფილ პოზიტიურ ურთიერთობას - როგორც ერთი ცვლადი იზრდება, მეორე პროპორციულად იზრდება.
• კოეფიციენტი -1 ნიშნავს სრულყოფილ უარყოფით ურთიერთობას - როგორც ერთი ცვლადი იზრდება, მეორე პროპორციულად მცირდება.
• კოეფიციენტი 0 ნიშნავს ორ ცვლადს შორის კავშირის არარსებობას - მონაცემთა წერტილები არის მიმოფანტული მთელ გრაფიკზე.

Pearson-ის კორელაცია

სტატისტიკაში, ისინი ზომავენ კორელაციის რამდენიმე ტიპს, დამოკიდებულია მონაცემთა ტიპზე, რომლებთანაც მუშაობთ. ამ სახელმძღვანელოში ჩვენ ყურადღებას გავამახვილებთ ყველაზე გავრცელებულზე.

Pearson Correlation , სრული სახელია Pearson Product Moment Correlation (PPMC), გამოიყენება შეაფასეთ წრფივი ურთიერთობა მონაცემებს შორის, როდესაც ერთი ცვლადის ცვლილება დაკავშირებულია მეორე ცვლადის პროპორციულ ცვლილებასთან. მარტივი სიტყვებით, პირსონის კორელაცია პასუხობს კითხვას: შეიძლება თუ არა მონაცემების ახაზი?

სტატისტიკაში, ეს არის ყველაზე პოპულარული კორელაციის ტიპი და თუ საქმე გაქვთ „კორელაციის კოეფიციენტთან“ შემდგომი კვალიფიკაციის გარეშე, სავარაუდოდ, ეს არის პირსონი.

აქ არის ყველაზე ხშირად გამოყენებული ფორმულა პირსონის კორელაციის კოეფიციენტის მოსაძებნად, რომელსაც ასევე უწოდებენ Pearson's R :

ზოგჯერ შეიძლება შეგხვდეთ ორი სხვა ფორმულა ნიმუშური კორელაციის კოეფიციენტის გამოსათვლელად (r) და პოპულაციის კორელაციის კოეფიციენტი (ρ).

როგორ გავაკეთოთ პირსონის კორელაცია Excel-ში

პირსონის კორელაციის კოეფიციენტის ხელით გამოთვლა საკმაოდ დიდ მათემატიკას მოიცავს . საბედნიეროდ, Microsoft Excel-მა ყველაფერი ძალიან გაამარტივა. თქვენი მონაცემების ნაკრებიდან და თქვენი მიზნიდან გამომდინარე, შეგიძლიათ გამოიყენოთ ერთ-ერთი შემდეგი ტექნიკა:

• იპოვეთ პირსონის კორელაციის კოეფიციენტი CORREL ფუნქციით.
• შეადგინეთ კორელაციის მატრიცა მონაცემთა ანალიზის შესრულება.
• იპოვეთ მრავალჯერადი კორელაციის კოეფიციენტები ფორმულით.
• დახაზეთ კორელაციის გრაფიკი მონაცემთა ურთიერთობის ვიზუალური წარმოდგენის მისაღებად.

როგორ გამოვთვალოთ კორელაციის კოეფიციენტი Excel-ში

კორელაციის კოეფიციენტის ხელით გამოსათვლელად, თქვენ უნდა გამოიყენოთ ეს გრძელი ფორმულა. Excel-ში კორელაციის კოეფიციენტის საპოვნელად გამოიყენეთ CORREL ან PEARSON ფუნქცია და მიიღეთ შედეგი წამის ფრაქციაში.

Excel CORREL ფუნქცია

CORREL ფუნქცია აბრუნებსპირსონის კორელაციის კოეფიციენტი მნიშვნელობების ორი ნაკრებისთვის. მისი სინტაქსი ძალიან მარტივი და მარტივია:

სად:

• Array1 არის მნიშვნელობების პირველი დიაპაზონი.
• Array2 არის მნიშვნელობების მეორე დიაპაზონი.

ორ მასივს უნდა ჰქონდეს თანაბარი სიგრძე.

თუ ვივარაუდებთ, რომ გვაქვს დამოუკიდებელი ცვლადების ნაკრები ( x ) B2:B13-ში და დამოკიდებულ ცვლადებში (y) C2:C13-ში, ჩვენი კორელაციის კოეფიციენტის ფორმულა შემდეგია:

=CORREL(B2:B13, C2:C13)

ან, ჩვენ შეგვიძლია შევცვალოთ დიაპაზონები და მაინც მიიღეთ იგივე შედეგი:

=CORREL(C2:C13, B2:B13)

ნებისმიერ შემთხვევაში, ფორმულა აჩვენებს ძლიერ უარყოფით კორელაციას (დაახლოებით -0,97) საშუალო თვიურ ტემპერატურასა და გაყიდული გამათბობლების რაოდენობას შორის:

3 რამ, რაც უნდა იცოდეთ CORREL ფუნქციის შესახებ Excel-ში

Excel-ში კორელაციის კოეფიციენტის წარმატებით გამოსათვლელად, გთხოვთ, გახსოვდეთ ეს 3 მარტივი ფაქტი:

• თუ ერთი ან მეტი უჯრედი მასივი შეიცავს ტექსტს, ლოგიკურ მნიშვნელობებს ან ბლანკებს, ასეთი უჯრედები იგნორირებულია; გამოითვლება ნულოვანი მნიშვნელობების მქონე უჯრედები.
• თუ მოწოდებული მასივები სხვადასხვა სიგრძისაა, ბრუნდება #N/A შეცდომა.
• თუ რომელიმე მასივი ცარიელია ან თუ სტანდარტული გადახრა მათი მნიშვნელობები უდრის ნულს, #DIV/0! ხდება შეცდომა.

Excel PEARSON ფუნქცია

PEARSON ფუნქცია Excel-ში იგივეს აკეთებს - ითვლის Pearson პროდუქტის მომენტის კორელაციის კოეფიციენტს.

სად:

• Array1 არის დამოუკიდებელი მნიშვნელობების დიაპაზონი.
• Array2 არის დამოკიდებული მნიშვნელობების დიაპაზონი.

რადგან PEARSON და CORREL ორივე გამოთვლის Pearson წრფივი კორელაციის კოეფიციენტს, მათი შედეგები უნდა შეესაბამებოდეს და ეს ჩვეულებრივ ხდება Excel 2007-ის ბოლო ვერსიებში Excel 2019-მდე.

Excel 2003 და ადრინდელ ვერსიებში, თუმცა, PEARSON ფუნქციამ შეიძლება გამოავლინოს დამრგვალების ზოგიერთი შეცდომა. ამიტომ, ძველ ვერსიებში, რეკომენდებულია CORREL-ის გამოყენება PEARSON-ის ნაცვლად.

ჩვენს მონაცემთა ნიმუშში ორივე ფუნქცია აჩვენებს ერთსა და იმავე შედეგებს:

=CORREL(B2:B13, C2:C13)

=PEARSON(B2:B13, C2:C13)

როგორ გავაკეთოთ კორელაციური მატრიცა Excel-ში მონაცემთა ანალიზით

როდესაც საჭიროა ორზე მეტ ცვლადს შორის ურთიერთკავშირის ტესტირება, აზრი აქვს კორელაციური მატრიცის აგებას, რომელსაც ზოგჯერ უწოდებენ მრავალჯერადი კორელაციის კოეფიციენტი .

კორელაციის მატრიცა არის ცხრილი, რომელიც აჩვენებს ცვლადებს შორის კორელაციის კოეფიციენტებს შესაბამისი სტრიქონებისა და სვეტების გადაკვეთაზე.

კორელაციის მატრიცა Excel-ში აგებულია Correlation ხელსაწყოს გამოყენებით Analysis ToolPak დანამატიდან. ეს დანამატი ხელმისაწვდომია Excel 2003-ის ყველა ვერსიაში Excel 2019-მდე, მაგრამ ნაგულისხმევად არ არის ჩართული. თუ ის ჯერ არ გაგიაქტიურებიათ, გთხოვთ, ეს გააკეთოთ ახლავე, მიჰყევით ნაბიჯებს, რომლებიც აღწერილია როგორ ჩართოთ მონაცემთა ანალიზის ToolPak Excel-ში.

Withთქვენს Excel ლენტს დაემატა მონაცემთა ანალიზის ხელსაწყოები, თქვენ მზად ხართ განახორციელოთ კორელაციის ანალიზი:

1. მონაცემები ჩანართის ზედა მარჯვენა კუთხეში > ანალიზი ჯგუფში, დააჭირეთ ღილაკს მონაცემთა ანალიზი .
2. მონაცემთა ანალიზი დიალოგურ ფანჯარაში აირჩიეთ კორელაცია და დააწკაპუნეთ OK.
3. კორელაცია ველში, დააკონფიგურირეთ პარამეტრები ამ გზით:
   • დააწკაპუნეთ ველზე შეყვანის დიაპაზონი და აირჩიეთ დიაპაზონი თქვენი წყაროს მონაცემები, სვეტების სათაურების ჩათვლით (ჩვენს შემთხვევაში B1:D13).
   • დაჯგუფებულია განყოფილებაში, დარწმუნდით, რომ არჩეულია რადიო ველი სვეტები (მოცემულია რომ თქვენი წყაროს მონაცემები დაჯგუფებულია სვეტებად).
   • აირჩიეთ ლეიბლები პირველ რიგში , თუ არჩეული დიაპაზონი შეიცავს სვეტების სათაურებს.
   • აირჩიეთ სასურველი გამომავალი ვარიანტი. იმისთვის, რომ მატრიცა იმავე ფურცელში გქონდეთ, აირჩიეთ გამომავალი დიაპაზონი და მიუთითეთ მითითება მარცხენა უჯრედზე, რომელშიც უნდა გამოვიდეს მატრიცა (ამ მაგალითში A15).

როდესაც დასრულდება, დააწკაპუნეთ ღილაკზე OK :

თქვენი კორელაციის კოეფიციენტების მატრიცა დასრულებულია და უნდა გამოიყურებოდეს შემდეგ განყოფილებაში ნაჩვენები.

კორელაციის ანალიზის შედეგების ინტერპრეტაცია

თქვენს Excel-ის კორელაციის მატრიცაში შეგიძლიათ იპოვოთ კოეფიციენტები მწკრივებისა და სვეტების გადაკვეთაზე. თუ სვეტისა და მწკრივის კოორდინატები ერთნაირია, გამოდის მნიშვნელობა 1.

ზემოთმაგალითად, ჩვენ გვაინტერესებს ვიცოდეთ კორელაცია დამოკიდებულ ცვლადს (გაყიდული გამათბობლების რაოდენობა) და ორ დამოუკიდებელ ცვლადს (საშუალო თვიური ტემპერატურა და სარეკლამო ხარჯები) შორის. ასე რომ, ჩვენ ვუყურებთ მხოლოდ ამ მწკრივებისა და სვეტების გადაკვეთაზე არსებულ ციფრებს, რომლებიც მონიშნულია ქვემოთ მოცემულ ეკრანის სურათზე:

უარყოფითი კოეფიციენტი -0,97 (დამრგვალებულია 2 ათწილადამდე) აჩვენებს ძლიერ ინვერსიულ კორელაციას შორის ყოველთვიური ტემპერატურა და გამათბობელი გაყიდვები - ტემპერატურის მატებასთან ერთად, ნაკლები გამათბობელი იყიდება.

დადებითი კოეფიციენტი 0.97 (დამრგვალებულია 2 ათობითი ადგილამდე) მიუთითებს ძლიერ პირდაპირ კავშირზე სარეკლამო ბიუჯეტსა და გაყიდვებს შორის - მით უფრო ფული, რომელსაც ხარჯავთ რეკლამაში, მით უფრო მაღალია გაყიდვები.

როგორ გავაკეთოთ მრავალჯერადი კორელაციის ანალიზი Excel-ში ფორმულებით

კორელაციის ცხრილის შექმნა მონაცემთა ანალიზის ხელსაწყოთი მარტივია. თუმცა, ეს მატრიცა სტატიკურია, რაც ნიშნავს, რომ თქვენ დაგჭირდებათ კორელაციის ანალიზი ხელახლა ჩაატაროთ ყოველ ჯერზე, როდესაც წყაროს მონაცემები შეიცვლება.

კარგი ამბავი ის არის, რომ თქვენ შეგიძლიათ მარტივად შექმნათ მსგავსი კორელაციის ცხრილი და ეს მატრიცა ავტომატურად განახლდება. წყაროს მნიშვნელობების ყოველი ცვლილებისას.

ამისთვის გამოიყენეთ ეს ზოგადი ფორმულა:

მნიშვნელოვანი შენიშვნა! იმისათვის, რომ ფორმულამ იმუშაოს, უნდა ჩაკეტოთპირველი ცვლადის დიაპაზონი უჯრედის აბსოლუტური მითითებების გამოყენებით.

ჩვენს შემთხვევაში, პირველი ცვლადის დიაპაზონი არის $B$2:$B$13 (გთხოვთ, შენიშნოთ $ ნიშანი, რომელიც ბლოკავს მითითებას) და ჩვენი კორელაციის ფორმულა ამას იღებს. shape:

=CORREL(OFFSET($B$2:$B$13, 0, ROWS($1:1)-1), OFFSET($B$2:$B$13, 0, COLUMNS($A:A)-1))

ფორმულა მზად არის, ავაშენოთ კორელაციური მატრიცა:

1. მატრიცის პირველ რიგში და პირველ სვეტში ჩაწერეთ ცვლადები' ლეიბლები იმავე თანმიმდევრობით, როგორც ისინი თქვენს წყაროს ცხრილში (გთხოვთ, იხილოთ ეკრანის სურათი ქვემოთ).
2. შეიტანეთ ზემოთ ფორმულა მარცხენა უჯრედში (ჩვენს შემთხვევაში B16).
3. გადაათრიეთ ფორმულა. ქვემოთ და მარჯვნივ დააკოპირეთ ის იმდენ მწკრივად და სვეტად, რამდენიც საჭიროა (ჩვენს მაგალითში 3 მწკრივი და 3 სვეტი).

შედეგად მივიღეთ შემდეგი მატრიცა მრავალჯერადი კორელაციით. კოეფიციენტები. გთხოვთ, გაითვალისწინოთ, რომ ჩვენი ფორმულით დაბრუნებული კოეფიციენტები ზუსტად იგივეა, რაც წინა მაგალითში Excel-ის გამომავალი კოეფიციენტები (აღნიშნულია შესაბამისი):

როგორ მუშაობს ეს ფორმულა

როგორც უკვე იცით, Excel CORREL ფუნქცია აბრუნებს კორელაციის კოეფიციენტს ცვლადების ორი ნაკრებისთვის, რომლებიც თქვენ მიუთითეთ. მთავარი გამოწვევაა მატრიცის შესაბამის უჯრედებში შესაბამისი დიაპაზონების მიწოდება. ამისათვის თქვენ შეიყვანთ ფორმულაში მხოლოდ პირველი ცვლადის დიაპაზონს და იყენებთ შემდეგ ფუნქციებს საჭირო კორექტირების შესასრულებლად:

• OFFSET - აბრუნებს დიაპაზონს, რომელიც არის მწკრივების და სვეტების მოცემული რაოდენობა.