ការបង្រៀនពន្យល់ពីមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការជាប់ទាក់ទងគ្នាក្នុង Excel បង្ហាញពីរបៀបគណនាមេគុណជាប់ទាក់ទងគ្នា បង្កើតម៉ាទ្រីសជាប់ទាក់ទងគ្នា និងបកស្រាយលទ្ធផល។

ការគណនាស្ថិតិសាមញ្ញបំផុតមួយដែលអ្នកអាចធ្វើបាននៅក្នុង Excel គឺការជាប់ទាក់ទងគ្នា។ ទោះបីជាសាមញ្ញក៏ដោយ វាមានអត្ថប្រយោជន៍ណាស់ក្នុងការយល់ដឹងពីទំនាក់ទំនងរវាងអថេរពីរ ឬច្រើន។ Microsoft Excel ផ្តល់ឧបករណ៍ចាំបាច់ទាំងអស់ដើម្បីដំណើរការការវិភាគទំនាក់ទំនង អ្នកគ្រាន់តែត្រូវដឹងពីរបៀបប្រើប្រាស់ពួកវា។

ការជាប់ទាក់ទងគ្នាក្នុង Excel - មូលដ្ឋាន

ទំនាក់ទំនង គឺជារង្វាស់ដែលពិពណ៌នាអំពីកម្លាំង និងទិសដៅនៃទំនាក់ទំនងរវាងអថេរពីរ។ វាត្រូវបានគេប្រើជាទូទៅនៅក្នុងស្ថិតិ សេដ្ឋកិច្ច និងវិទ្យាសាស្ត្រសង្គមសម្រាប់ថវិកា ផែនការអាជីវកម្ម និងផ្សេងៗទៀត។

វិធីសាស្ត្រដែលប្រើដើម្បីសិក្សាថាតើអថេរមានភាពទាក់ទងគ្នាយ៉ាងណាត្រូវបានគេហៅថា ការវិភាគទំនាក់ទំនង ។

នេះគឺជាឧទាហរណ៍មួយចំនួននៃការជាប់ទាក់ទងគ្នាខ្លាំង៖

• ចំនួនកាឡូរីដែលអ្នកញ៉ាំ និងទម្ងន់របស់អ្នក (ទំនាក់ទំនងវិជ្ជមាន)
• សីតុណ្ហភាពនៅខាងក្រៅ និងវិក្កយបត្រកំដៅរបស់អ្នក ( ទំនាក់ទំនងអវិជ្ជមាន)

ហើយនេះគឺជាឧទាហរណ៍នៃទិន្នន័យដែលមានទំនាក់ទំនងខ្សោយ ឬគ្មានទំនាក់ទំនង៖

• ឈ្មោះឆ្មារបស់អ្នក និងអាហារដែលពួកគេចូលចិត្ត
• ពណ៌នៃ ភ្នែករបស់អ្នក និងកម្ពស់របស់អ្នក

រឿងសំខាន់មួយដើម្បីយល់អំពីការជាប់ទាក់ទងគ្នាគឺថាវាបង្ហាញតែថាតើអថេរទាំងពីរទាក់ទងគ្នាយ៉ាងជិតស្និទ្ធប៉ុនណា។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ ការជាប់ទាក់ទងគ្នាមិនមានន័យទេ។ពីជួរដែលបានបញ្ជាក់។

ដើម្បីយល់កាន់តែច្បាស់អំពីតក្កវិជ្ជា សូមមើលពីរបៀបដែលរូបមន្តគណនាមេគុណដែលបានបន្លិចនៅក្នុងរូបថតអេក្រង់ខាងលើ។

ជាដំបូង ចូរយើង ពិនិត្យមើលរូបមន្តនៅក្នុង B18 ដែលរកឃើញទំនាក់ទំនងរវាងសីតុណ្ហភាពប្រចាំខែ (B2:B13) និងឧបករណ៍កម្តៅដែលបានលក់ (D2:D13):

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

នៅក្នុងមុខងារ OFFSET ដំបូង ROWS($1: 1) បានបំប្លែងទៅជា ROWS($1:3) ដោយសារកូអរដោនេទីពីរគឺទាក់ទង ដូច្នេះវាផ្លាស់ប្តូរដោយផ្អែកលើទីតាំងដែលទាក់ទងនៃជួរដេកដែលរូបមន្តត្រូវបានចម្លង (2 ជួរចុះក្រោម)។ ដូច្នេះ ROWS() ត្រឡប់ 3 ដែលយើងដក 1 ហើយទទួលបានជួរដែលមាន 2 ជួរនៅខាងស្តាំនៃជួរប្រភព ពោលគឺ $D$2:$D$13 (ការលក់ម៉ាស៊ីនកំដៅ)។

The OFFSET ទីពីរមិនផ្លាស់ប្តូរជួរដែលបានបញ្ជាក់ $B$2:$B$13 (សីតុណ្ហភាព) ដោយសារតែ COLUMNS($A:A)-1 ត្រឡប់សូន្យ។

ជាលទ្ធផល រូបមន្តវែងរបស់យើងប្រែទៅជា CORREL សាមញ្ញ( $D$2:$D$13, $B$2:$B$13) ហើយត្រឡប់មេគុណដែលយើងចង់បាន។

រូបមន្តក្នុង C18 ដែលគណនាមេគុណជាប់ទាក់ទងគ្នាសម្រាប់ថ្លៃផ្សាយពាណិជ្ជកម្ម (C2:C13) និងការលក់ ( D2:D13) ដំណើរការក្នុងលក្ខណៈស្រដៀងគ្នា៖

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

មុខងារ OFFSET ដំបូងគឺដូចគ្នា​នឹង​ការ​ពណ៌នា​ខាង​លើ ដោយ​ត្រឡប់​ជួរ​តម្លៃ $D$2:$D$13 (លក់​ម៉ាស៊ីន​កម្ដៅ)។

នៅ​ក្នុង OFFSET ទីពីរ COLUMNS($A:A)-1 ផ្លាស់ប្ដូរ​ទៅ COLUMNS($A: ខ)-១ ដោយសារ​យើង​បាន​ចម្លង​រូបមន្ត ១ ជួរ​ឈរ​ខាង​ស្ដាំ។ ជាលទ្ធផល OFFSET ទទួលបានជួរដែលមាន 1 ជួរនៅខាងស្តាំនៃជួរប្រភព ពោលគឺ $C$2:$C$13 (តម្លៃផ្សាយពាណិជ្ជកម្ម)។

របៀបរៀបចំក្រាហ្វដែលជាប់ទាក់ទងគ្នាក្នុង Excel

នៅពេលធ្វើការទាក់ទងគ្នាក្នុង Excel វិធីល្អបំផុតដើម្បីទទួលបានការតំណាងដែលមើលឃើញនៃទំនាក់ទំនងរវាងទិន្នន័យរបស់អ្នកគឺត្រូវគូរ គ្រោងការខ្ចាត់ខ្ចាយ ជាមួយនឹង និន្នាការ ។ នេះជារបៀប៖

1. ជ្រើសរើសជួរឈរពីរដែលមានទិន្នន័យជាលេខ រួមទាំងបឋមកថាជួរឈរ។ លំដាប់​ជួរ​ឈរ​គឺ​សំខាន់៖ អថេរ ឯករាជ្យ គួរ​តែ​នៅ​ក្នុង​ជួរ​ឈរ​ខាង​ឆ្វេង ព្រោះ​ជួរ​ឈរ​នេះ​ត្រូវ​បាន​គ្រោង​នៅ​លើ​អ័ក្ស x ។ អថេរ អាស្រ័យ គួរតែស្ថិតនៅក្នុងជួរឈរខាងស្តាំ ព្រោះថាវានឹងត្រូវបានគូសនៅលើអ័ក្ស y។
2. នៅលើផ្ទាំង Inset នៅក្នុង Chats ក្រុម ចុចរូបតំណាងគំនូសតាង Scatter ។ វានឹងបញ្ចូលតារាងរាយប៉ាយ XY ភ្លាមៗនៅក្នុងសន្លឹកកិច្ចការរបស់អ្នក។
3. ចុចកណ្ដុរស្ដាំលើចំណុចទិន្នន័យណាមួយក្នុងតារាង ហើយជ្រើសរើស បន្ថែមបន្ទាត់និន្នាការ... ពីម៉ឺនុយបរិបទ។

សម្រាប់ការណែនាំជាជំហានៗលម្អិត សូមមើល៖

• របៀបបង្កើតគ្រោងខ្ចាត់ខ្ចាយក្នុង Excel
• របៀបបន្ថែមបន្ទាត់និន្នាការទៅតារាង Excel

សម្រាប់សំណុំទិន្នន័យគំរូរបស់យើង ក្រាហ្វទំនាក់ទំនងមើលទៅដូចបង្ហាញក្នុងរូបភាពខាងក្រោម។លើសពីនេះ យើងបានបង្ហាញតម្លៃ R-squared ដែលហៅថា Coefficient of Determination ។ តម្លៃនេះបង្ហាញពីរបៀបដែលបន្ទាត់និន្នាការត្រូវគ្នាទៅនឹងទិន្នន័យ - កាន់តែជិត R2 ទៅ 1 កាន់តែសម។

ពីតម្លៃ R2 ដែលបង្ហាញនៅលើ scatterplot របស់អ្នក អ្នកអាចគណនាមេគុណជាប់ទាក់ទងបានយ៉ាងងាយស្រួល៖

1. សម្រាប់ភាពត្រឹមត្រូវប្រសើរជាងមុន ទទួលបាន Excel ដើម្បីបង្ហាញតួលេខកាន់តែច្រើននៅក្នុងតម្លៃ R-squared ជាងវាតាមលំនាំដើម។
2. ចុចលើតម្លៃ R2 នៅលើគំនូសតាង ជ្រើសរើសវាដោយប្រើកណ្តុរ ហើយចុច Ctrl + C ដើម្បីចម្លងវា។
3. ទទួលបានឫសការ៉េនៃ R2 ដោយប្រើមុខងារ SQRT ឬដោយបង្កើនតម្លៃ R2 ដែលបានចម្លងទៅជាថាមពល 0.5។

ឧទាហរណ៍ តម្លៃ R2 នៅក្នុងក្រាហ្វទីពីរគឺ 0.9174339392 ។ ដូច្នេះ អ្នកអាចស្វែងរកមេគុណជាប់ទាក់ទងគ្នាសម្រាប់ ការផ្សាយពាណិជ្ជកម្ម និង ម៉ាស៊ីនកម្តៅដែលបានលក់ ជាមួយនឹងរូបមន្តមួយក្នុងចំណោមរូបមន្តទាំងនេះ៖

=SQRT(0.9174339392)

=0.9174339392^0.5

ដូចដែលអ្នកអាចប្រាកដបាន មេគុណដែលបានគណនាតាមវិធីនេះគឺល្អឥតខ្ចោះជាមួយនឹងមេគុណជាប់ទាក់ទងគ្នាដែលមាននៅក្នុងឧទាហរណ៍មុន លើកលែងតែសញ្ញា :

បញ្ហាសក្តានុពលជាមួយនឹងការជាប់ទាក់ទងគ្នាក្នុង Excel

The Pearson Product Moment Correlation បង្ហាញតែទំនាក់ទំនង លីនេអ៊ែរ រវាងអថេរទាំងពីរ។ មានន័យ​ថា អថេរ​របស់​អ្នក​អាច​មាន​ទំនាក់ទំនង​យ៉ាង​ខ្លាំង​ក្នុង​វិធី​ផ្សេង​ទៀត curvilinear និង​នៅ​តែ​មាន​មេគុណ​ជាប់​ទាក់ទង​ស្មើ​នឹង ឬ​ជិត​សូន្យ។

ការ​ជាប់​ទាក់ទង​របស់ Pearson មិន​អាច​ធ្វើ​បាន​ទេ។បែងចែកអថេរ អាស្រ័យ និង ឯករាជ្យ ។ ឧទាហរណ៍ នៅពេលប្រើមុខងារ CORREL ដើម្បីស្វែងរកទំនាក់ទំនងរវាងសីតុណ្ហភាពប្រចាំខែជាមធ្យម និងចំនួនឧបករណ៍កម្តៅដែលបានលក់ យើងទទួលបានមេគុណនៃ -0.97 ដែលបង្ហាញពីទំនាក់ទំនងអវិជ្ជមានខ្ពស់។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ អ្នកអាចប្តូរជុំវិញអថេរ និងទទួលបានលទ្ធផលដូចគ្នា។ ដូច្នេះ នរណាម្នាក់អាចសន្និដ្ឋានថា ការលក់ម៉ាស៊ីនកំដៅខ្ពស់ធ្វើឱ្យសីតុណ្ហភាពធ្លាក់ចុះ ដែលជាក់ស្តែងគ្មានន័យអ្វីឡើយ។ ដូច្នេះហើយ នៅពេលដំណើរការការវិភាគទំនាក់ទំនងក្នុង Excel សូមដឹងអំពីទិន្នន័យដែលអ្នកកំពុងផ្គត់ផ្គង់។

ក្រៅពីនេះ ទំនាក់ទំនង Pearson មានភាពរសើបខ្លាំងចំពោះ outliers ។ ប្រសិនបើអ្នកមានចំណុចទិន្នន័យមួយ ឬច្រើនដែលខុសគ្នាខ្លាំងពីទិន្នន័យដែលនៅសល់ អ្នកអាចទទួលបានរូបភាពដែលបង្ខូចទ្រង់ទ្រាយនៃទំនាក់ទំនងរវាងអថេរ។ ក្នុង​ករណី​នេះ អ្នក​នឹង​មាន​ប្រាជ្ញា​ក្នុង​ការ​ប្រើ​ការ​ជាប់​ទាក់ទង​ចំណាត់ថ្នាក់ Spearman ជំនួស​វិញ។

នោះ​ជា​របៀប​ធ្វើ​ការ​ជាប់​ទាក់ទង​គ្នា​ក្នុង Excel ។ ដើម្បីពិនិត្យមើលឱ្យបានដិតដល់នូវឧទាហរណ៍ដែលបានពិភាក្សានៅក្នុងមេរៀននេះ អ្នកត្រូវបានស្វាគមន៍ក្នុងការទាញយកសៀវភៅការងារគំរូរបស់យើងខាងក្រោម។ ខ្ញុំសូមអរគុណចំពោះការអាន ហើយសង្ឃឹមថានឹងបានជួបអ្នកនៅលើប្លក់របស់យើងនៅសប្តាហ៍ក្រោយ!

សៀវភៅលំហាត់

គណនាទំនាក់ទំនងក្នុង Excel (ឯកសារ .xlsx)

ប្រសិនបើអ្នកចាប់អារម្មណ៍ដើម្បីស្វែងយល់ពីបុព្វហេតុ និងធ្វើការទស្សន៍ទាយ សូមបោះជំហានទៅមុខ និងអនុវត្តការវិភាគតំរែតំរង់លីនេអ៊ែរ។

មេគុណទំនាក់ទំនងក្នុង Excel - ការបកស្រាយនៃការជាប់ទាក់ទងគ្នា

រង្វាស់ជាលេខនៃកម្រិតនៃការផ្សារភ្ជាប់គ្នារវាងអថេរជាប់គ្នាពីរត្រូវបានគេហៅថា មេគុណទំនាក់ទំនង ( r).

តម្លៃមេគុណគឺតែងតែនៅចន្លោះ -1 និង 1 ហើយវាវាស់ទាំងកម្លាំង និងទិសដៅនៃទំនាក់ទំនងលីនេអ៊ែររវាងអថេរ។

កម្លាំង

ធំជាង។ តម្លៃដាច់ខាតនៃមេគុណ ទំនាក់ទំនងកាន់តែរឹងមាំ៖

• តម្លៃខ្លាំងនៃ -1 និង 1 បង្ហាញពីទំនាក់ទំនងលីនេអ៊ែរដ៏ល្អឥតខ្ចោះ នៅពេលដែលចំណុចទិន្នន័យទាំងអស់ធ្លាក់លើបន្ទាត់មួយ។ នៅក្នុងការអនុវត្ត ការជាប់ទាក់ទងគ្នាដ៏ល្អឥតខ្ចោះ ទាំងវិជ្ជមាន ឬអវិជ្ជមានគឺកម្រត្រូវបានគេសង្កេតឃើញណាស់។
• មេគុណនៃ 0 បង្ហាញថាមិនមានទំនាក់ទំនងលីនេអ៊ែររវាងអថេរនោះទេ។ នេះគឺជាអ្វីដែលអ្នកទំនងជាទទួលបានជាមួយនឹងសំណុំចំនួនចៃដន្យពីរ។
• តម្លៃរវាង 0 និង +1/-1 តំណាងឱ្យមាត្រដ្ឋាននៃទំនាក់ទំនងខ្សោយ មធ្យម និងខ្លាំង។ នៅពេលដែល r ខិតទៅជិត -1 ឬ 1 ភាពខ្លាំងនៃទំនាក់ទំនងកើនឡើង។

ទិសដៅ

សញ្ញាមេគុណ (បូក ឬដក) បង្ហាញពី ទិសដៅនៃទំនាក់ទំនង។

• មេគុណវិជ្ជមាន តំណាងឱ្យការជាប់ទាក់ទងគ្នាដោយផ្ទាល់ និងបង្កើតជម្រាលឡើងលើនៅលើក្រាហ្វមួយ - ដោយសារអថេរមួយកើនឡើងដូចគ្នា ហើយផ្ទុយមកវិញ។
• មេគុណ អវិជ្ជមាន តំណាងឱ្យការជាប់ទាក់ទងគ្នាបញ្ច្រាស់ និងបង្កើតជម្រាលចុះក្រោមនៅលើក្រាហ្វ - នៅពេលអថេរមួយកើនឡើង អថេរផ្សេងទៀតមាននិន្នាការថយចុះ។

សម្រាប់ការយល់ដឹងកាន់តែច្បាស់ សូមពិនិត្យមើល ក្រាហ្វទំនាក់ទំនងខាងក្រោម៖

• មេគុណនៃ 1 មានន័យថាទំនាក់ទំនងវិជ្ជមានដ៏ល្អឥតខ្ចោះ - នៅពេលអថេរមួយកើនឡើង មួយទៀតកើនឡើងតាមសមាមាត្រ។
• មេគុណនៃ -1 មានន័យថាទំនាក់ទំនងអវិជ្ជមានដ៏ល្អឥតខ្ចោះ - នៅពេលអថេរមួយកើនឡើង មួយទៀតថយចុះតាមសមាមាត្រ។
• មេគុណនៃ 0 មានន័យថាគ្មានទំនាក់ទំនងរវាងអថេរពីរ - ចំណុចទិន្នន័យគឺ រាយប៉ាយពាសពេញក្រាហ្វ។

ការជាប់ទាក់ទងរបស់ Pearson

នៅក្នុងស្ថិតិ ពួកវាវាស់ស្ទង់ប្រភេទទំនាក់ទំនងជាច្រើនអាស្រ័យលើប្រភេទទិន្នន័យដែលអ្នកកំពុងធ្វើការជាមួយ។ នៅក្នុងមេរៀននេះ យើងនឹងផ្តោតលើអ្វីដែលសាមញ្ញបំផុត។

Pearson Correlation ឈ្មោះពេញគឺ Pearson Product Moment Correlation (PPMC) ត្រូវបានប្រើដើម្បី វាយតម្លៃទំនាក់ទំនង លីនេអ៊ែរ រវាងទិន្នន័យ នៅពេលដែលការផ្លាស់ប្តូរនៅក្នុងអថេរមួយត្រូវបានផ្សារភ្ជាប់ជាមួយនឹងការផ្លាស់ប្តូរសមាមាត្រនៅក្នុងអថេរផ្សេងទៀត។ នៅក្នុងពាក្យសាមញ្ញ Pearson Correlation ឆ្លើយសំណួរ៖ តើទិន្នន័យអាចត្រូវបានតំណាងនៅលើ aline?

នៅក្នុងស្ថិតិ វាគឺជាប្រភេទទំនាក់ទំនងដ៏ពេញនិយមបំផុត ហើយប្រសិនបើអ្នកកំពុងដោះស្រាយជាមួយ "មេគុណជាប់ទាក់ទងគ្នា" ដោយគ្មានលក្ខណៈសម្បត្តិបន្ថែម នោះទំនងជា Pearson ។

នេះគឺជា រូបមន្តដែលប្រើជាទូទៅបំផុតដើម្បីស្វែងរកមេគុណទំនាក់ទំនង Pearson ដែលគេហៅផងដែរថា Pearson's R :

ជួនកាល អ្នកអាចរកឃើញរូបមន្តពីរផ្សេងទៀតសម្រាប់ការគណនា មេគុណទំនាក់ទំនងគំរូ (r) និង មេគុណទំនាក់ទំនងប្រជាជន (ρ)។

របៀបធ្វើទំនាក់ទំនង Pearson ក្នុង Excel

ការគណនាមេគុណទំនាក់ទំនង Pearson ដោយដៃពាក់ព័ន្ធនឹងគណិតវិទ្យាច្រើនណាស់។ . ជាសំណាងល្អ Microsoft Excel បានធ្វើរឿងសាមញ្ញណាស់។ អាស្រ័យលើសំណុំទិន្នន័យរបស់អ្នក និងគោលដៅរបស់អ្នក អ្នកអាចប្រើបច្ចេកទេសមួយក្នុងចំណោមបច្ចេកទេសខាងក្រោមដោយសេរី៖

• ស្វែងរកមេគុណទំនាក់ទំនង Pearson ជាមួយមុខងារ CORREL ។
• បង្កើតម៉ាទ្រីសជាប់ទាក់ទងគ្នាដោយ អនុវត្តការវិភាគទិន្នន័យ។
• ស្វែងរកមេគុណជាប់ទាក់ទងគ្នាច្រើនជាមួយរូបមន្តមួយ។
• គូរក្រាហ្វដែលជាប់ទាក់ទងគ្នា ដើម្បីទទួលបានតំណាងដែលមើលឃើញនៃទំនាក់ទំនងទិន្នន័យ។

របៀបគណនា មេគុណទំនាក់ទំនងក្នុង Excel

ដើម្បីគណនាមេគុណទំនាក់ទំនងដោយដៃ អ្នកត្រូវប្រើរូបមន្តវែងនេះ។ ដើម្បីស្វែងរកមេគុណទំនាក់ទំនងក្នុង Excel សូមប្រើមុខងារ CORREL ឬ PEARSON ហើយទទួលបានលទ្ធផលក្នុងមួយវិនាទី។

អនុគមន៍ Excel CORREL

អនុគមន៍ CORREL ត្រឡប់មេគុណទំនាក់ទំនង Pearson សម្រាប់សំណុំតម្លៃពីរ។ វាក្យសម្ព័ន្ធរបស់វាគឺងាយស្រួល និងត្រង់បំផុត៖

Where:

• Array1 គឺជាជួរដំបូងនៃតម្លៃ។
<10 Array2 គឺជាជួរទីពីរនៃតម្លៃ។

អារេទាំងពីរគួរតែមានប្រវែងស្មើគ្នា។

សន្មតថាយើងមានសំណុំនៃអថេរឯករាជ្យ ( x ) ក្នុង B2:B13 និងអថេរអាស្រ័យ (y) ក្នុង C2:C13 រូបមន្តមេគុណទំនាក់ទំនងរបស់យើងមានដូចខាងក្រោម៖

=CORREL(B2:B13, C2:C13)

ឬយើងអាចប្តូរជួរ ហើយនៅតែ ទទួលបានលទ្ធផលដូចគ្នា៖

=CORREL(C2:C13, B2:B13)

តាមវិធីណាក៏ដោយ រូបមន្តបង្ហាញពីទំនាក់ទំនងអវិជ្ជមានខ្លាំង (ប្រហែល -0.97) រវាងសីតុណ្ហភាពប្រចាំខែជាមធ្យម និងចំនួនឧបករណ៍កម្តៅដែលបានលក់៖

3 យ៉ាងដែលអ្នកគួរដឹងអំពីមុខងារ CORREL ក្នុង Excel

ដើម្បីគណនាមេគុណជាប់ទាក់ទងគ្នាក្នុង Excel ដោយជោគជ័យ សូមចងចាំការពិតសាមញ្ញទាំង 3 នេះ៖

• ប្រសិនបើក្រឡាមួយ ឬច្រើន ក្នុងអារេមួយមានអត្ថបទ តម្លៃឡូជីខល ឬចន្លោះទទេ ក្រឡាបែបនេះមិនត្រូវបានអើពើ។ ក្រឡា​ដែល​មាន​តម្លៃ​សូន្យ​ត្រូវ​បាន​គណនា។
• ប្រសិនបើ​អារេ​ដែល​បាន​ផ្តល់​ឱ្យ​មាន​ប្រវែង​ខុស​គ្នា នោះ​មាន​កំហុស #N/A ត្រូវ​បាន​ត្រឡប់។
• ប្រសិនបើ​អារេ​ណាមួយ​ទទេ ឬ​បើ​គម្លាត​ស្តង់ដារ​នៃ តម្លៃ​របស់​វា​ស្មើ​សូន្យ, a #DIV/0! កំហុសកើតឡើង។

អនុគមន៍ Excel PEARSON

អនុគមន៍ PEARSON ក្នុង Excel ធ្វើដូចគ្នា - គណនាមេគុណទំនាក់ទំនងរវាងផលិតផល Pearson ។

Where:

• Array1 គឺជាជួរនៃតម្លៃឯករាជ្យ។
• Array2 គឺជាជួរនៃតម្លៃអាស្រ័យ។

ដោយសារតែ PEARSON និង CORREL ទាំងពីរគណនាមេគុណទំនាក់ទំនងលីនេអ៊ែរ Pearson លទ្ធផលរបស់ពួកគេគួរតែយល់ព្រម ហើយជាទូទៅពួកគេធ្វើនៅក្នុងកំណែចុងក្រោយនៃ Excel 2007 តាមរយៈ Excel 2019។

នៅក្នុង Excel 2003 និង ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ កំណែមុនៗ មុខងារ PEARSON អាចបង្ហាញកំហុសក្នុងការបង្គត់មួយចំនួន។ ដូច្នេះហើយ នៅក្នុងកំណែចាស់ វាត្រូវបានណែនាំឱ្យប្រើ CORREL តាមចំណូលចិត្តរបស់ PEARSON។

នៅលើសំណុំទិន្នន័យគំរូរបស់យើង មុខងារទាំងពីរបង្ហាញលទ្ធផលដូចគ្នា៖

=CORREL(B2:B13, C2:C13)

=PEARSON(B2:B13, C2:C13)

របៀបបង្កើតម៉ាទ្រីសជាប់ទាក់ទងគ្នាក្នុង Excel ជាមួយការវិភាគទិន្នន័យ

នៅពេលដែលអ្នកត្រូវការសាកល្បងទំនាក់ទំនងអន្តរកម្មរវាងអថេរច្រើនជាងពីរ វាសមហេតុផលក្នុងការសាងសង់ម៉ាទ្រីសជាប់ទាក់ទងគ្នា ដែលជួនកាលត្រូវបានគេហៅថា មេគុណទំនាក់ទំនងច្រើន ។

ម៉ាទ្រីសជាប់ទាក់ទងគ្នា គឺជាតារាងដែលបង្ហាញពីមេគុណជាប់ទាក់ទងគ្នារវាងអថេរនៅចំនុចប្រសព្វនៃជួរដេក និងជួរឈរដែលត្រូវគ្នា។

ម៉ាទ្រីស​ជាប់​ទាក់ទង​គ្នា​ក្នុង Excel ត្រូវ​បាន​បង្កើត​ឡើង​ដោយ​ប្រើ​ឧបករណ៍ Correlation ពី​កម្មវិធី​បន្ថែម Analysis ToolPak ។ កម្មវិធីបន្ថែមនេះមាននៅគ្រប់កំណែទាំងអស់នៃ Excel 2003 រហូតដល់ Excel 2019 ប៉ុន្តែមិនត្រូវបានបើកតាមលំនាំដើមទេ។ ប្រសិនបើអ្នកមិនទាន់បានបើកដំណើរការវាទេ សូមធ្វើវាឥឡូវនេះដោយធ្វើតាមជំហានដែលបានពិពណ៌នានៅក្នុង របៀបបើកដំណើរការ Data Analysis ToolPak ក្នុង Excel។

ជាមួយឧបករណ៍វិភាគទិន្នន័យដែលបានបន្ថែមទៅខ្សែបូ Excel របស់អ្នក អ្នកត្រូវបានរៀបចំដើម្បីដំណើរការការវិភាគទំនាក់ទំនង៖

1. នៅជ្រុងខាងលើខាងស្តាំនៃផ្ទាំង ទិន្នន័យ > ការវិភាគ ក្រុម ចុចប៊ូតុង ការវិភាគទិន្នន័យ ។
2. នៅក្នុងប្រអប់ ការវិភាគទិន្នន័យ សូមជ្រើសរើស ការទាក់ទងគ្នា ហើយចុចយល់ព្រម។
3. នៅក្នុងប្រអប់ ការជាប់ទាក់ទងគ្នា កំណត់រចនាសម្ព័ន្ធប៉ារ៉ាម៉ែត្រតាមវិធីនេះ៖
   • ចុចលើប្រអប់ ជួរបញ្ចូល ហើយជ្រើសរើសជួរជាមួយ ទិន្នន័យប្រភពរបស់អ្នក រួមទាំងបឋមកថាជួរឈរ (B1:D13 ក្នុងករណីរបស់យើង)។
   • នៅក្នុងផ្នែក ដាក់ជាក្រុមដោយ សូមប្រាកដថាប្រអប់វិទ្យុ ជួរឈរ ត្រូវបានជ្រើសរើស (ផ្តល់ឱ្យ ដែលទិន្នន័យប្រភពរបស់អ្នកត្រូវបានដាក់ជាក្រុមជាជួរ)។
   • ជ្រើសរើសប្រអប់ធីក ស្លាកនៅជួរទីមួយ ប្រសិនបើជួរដែលបានជ្រើសរើសមានបឋមកថាជួរឈរ។
   • ជ្រើសរើសជម្រើសលទ្ធផលដែលចង់បាន។ ដើម្បី​មាន​ម៉ាទ្រីស​ក្នុង​សន្លឹក​ដូចគ្នា សូម​ជ្រើសរើស ជួរ​លទ្ធផល ហើយ​បញ្ជាក់​សេចក្ដី​យោង​ទៅ​ក្រឡា​ខាងឆ្វេង​បំផុត​ដែល​ម៉ាទ្រីស​ត្រូវ​ជា​លទ្ធផល (A15 ក្នុង​ឧទាហរណ៍​នេះ)។

នៅពេលរួចរាល់ សូមចុចប៊ូតុង យល់ព្រម ៖

ម៉ាទ្រីសនៃមេគុណទំនាក់ទំនងរបស់អ្នកត្រូវបានបញ្ចប់ ហើយគួរតែមើលទៅដូចបង្ហាញក្នុងផ្នែកបន្ទាប់។

ការបកស្រាយលទ្ធផលការវិភាគទំនាក់ទំនង

នៅក្នុងម៉ាទ្រីសទំនាក់ទំនង Excel របស់អ្នក អ្នកអាចរកឃើញមេគុណនៅចំនុចប្រសព្វនៃជួរដេក និងជួរឈរ។ ប្រសិនបើ​កូអរដោណេ​ជួរ​ឈរ និង​ជួរ​ដេក​ដូចគ្នា តម្លៃ 1 គឺ​ជា​លទ្ធផល។

នៅក្នុង​ខាងលើឧទាហរណ៍ យើងចាប់អារម្មណ៍ចង់ដឹងពីទំនាក់ទំនងរវាងអថេរអាស្រ័យ (ចំនួនឧបករណ៍កម្តៅដែលបានលក់) និងអថេរឯករាជ្យពីរ (សីតុណ្ហភាពប្រចាំខែជាមធ្យម និងតម្លៃផ្សាយពាណិជ្ជកម្ម)។ ដូច្នេះ យើងមើលតែលេខនៅចំនុចប្រសព្វនៃជួរដេក និងជួរឈរទាំងនេះប៉ុណ្ណោះ ដែលត្រូវបានរំលេចនៅក្នុងរូបថតអេក្រង់ខាងក្រោម៖

មេគុណអវិជ្ជមាននៃ -0.97 (បង្គត់ទៅខ្ទង់ទសភាគ 2) បង្ហាញពីទំនាក់ទំនងបញ្ច្រាសខ្លាំងរវាង ការលក់ម៉ាស៊ីនកំដៅប្រចាំខែ និងសីតុណ្ហភាព - នៅពេលដែលសីតុណ្ហភាពកើនឡើងខ្ពស់ ឧបករណ៍កម្តៅត្រូវបានលក់តិចជាងមុន។

មេគុណវិជ្ជមាននៃ 0.97 (បង្គត់ទៅខ្ទង់ទសភាគ 2) បង្ហាញពីទំនាក់ទំនងផ្ទាល់ដ៏រឹងមាំរវាងថវិកាផ្សាយពាណិជ្ជកម្ម និងការលក់ - កាន់តែច្រើន លុយដែលអ្នកចំណាយលើការផ្សាយពាណិជ្ជកម្ម ការលក់កាន់តែខ្ពស់។

របៀបធ្វើការវិភាគទំនាក់ទំនងច្រើនក្នុង Excel ជាមួយរូបមន្ត

ការកសាងតារាងទំនាក់ទំនងជាមួយឧបករណ៍វិភាគទិន្នន័យគឺងាយស្រួល។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ម៉ាទ្រីសនោះមានលក្ខណៈឋិតិវន្ត មានន័យថាអ្នកនឹងត្រូវដំណើរការការវិភាគទំនាក់ទំនងម្តងទៀតរាល់ពេលដែលទិន្នន័យប្រភពផ្លាស់ប្តូរ។

ដំណឹងល្អគឺថាអ្នកអាចបង្កើតតារាងទំនាក់ទំនងស្រដៀងគ្នាដោយខ្លួនឯងបានយ៉ាងងាយស្រួល ហើយម៉ាទ្រីសនោះនឹងធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ ជាមួយនឹងការផ្លាស់ប្តូរនីមួយៗនៅក្នុងតម្លៃប្រភព។

ដើម្បីធ្វើវា សូមប្រើរូបមន្តទូទៅនេះ៖

ចំណាំសំខាន់! ដើម្បីឱ្យរូបមន្តដំណើរការអ្នកគួរតែចាក់សោជួរអថេរទីមួយដោយប្រើសេចក្តីយោងក្រឡាដាច់ខាត។

ក្នុងករណីរបស់យើង ជួរអថេរទីមួយគឺ $B$2:$B$13 (សូមកត់សម្គាល់សញ្ញា $ ដែលចាក់សោរសេចក្តីយោង) ហើយរូបមន្តទំនាក់ទំនងរបស់យើងយកវា រូបរាង៖

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

ជាមួយនឹងរូបមន្តរួចរាល់ ចូរយើងបង្កើតម៉ាទ្រីសជាប់ទាក់ទងគ្នា៖

1. នៅក្នុងជួរទីមួយ និងជួរទីមួយនៃម៉ាទ្រីស សូមវាយអថេរ' ស្លាក​ក្នុង​លំដាប់​ដូច​គ្នា​នឹង​វា​បង្ហាញ​ក្នុង​តារាង​ប្រភព​របស់​អ្នក (សូម​មើល​រូបថត​អេក្រង់​ខាងក្រោម)។
2. បញ្ចូល​រូបមន្ត​ខាងលើ​ក្នុង​ក្រឡា​ខាងឆ្វេង​បំផុត (B16 ក្នុង​ករណី​របស់​យើង)។
3. អូស​រូបមន្ត ចុះក្រោម និងទៅខាងស្ដាំ ដើម្បីចម្លងវាទៅជួរដេក និងជួរឈរច្រើនតាមតម្រូវការ (3 ជួរ និង 3 ជួរក្នុងឧទាហរណ៍របស់យើង)។

ជាលទ្ធផល យើងទទួលបានម៉ាទ្រីសខាងក្រោមជាមួយនឹងការជាប់ទាក់ទងគ្នាច្រើន មេគុណ។ សូមកត់សម្គាល់ថាមេគុណដែលបានត្រឡប់ដោយរូបមន្តរបស់យើងគឺដូចគ្នាទៅនឹងលទ្ធផលដោយ Excel នៅក្នុងឧទាហរណ៍មុន (ដែលពាក់ព័ន្ធត្រូវបានគូសបញ្ជាក់):

របៀបដែលរូបមន្តនេះដំណើរការ

ដូចដែលអ្នកបានដឹងរួចមកហើយ។ អនុគមន៍ Excel CORREL ត្រឡប់មេគុណទំនាក់ទំនងសម្រាប់សំណុំអថេរពីរដែលអ្នកបញ្ជាក់។ បញ្ហាប្រឈមចម្បងគឺការផ្គត់ផ្គង់ជួរសមស្របនៅក្នុងក្រឡាដែលត្រូវគ្នានៃម៉ាទ្រីស។ សម្រាប់វា អ្នកបញ្ចូលតែជួរអថេរទីមួយក្នុងរូបមន្ត ហើយប្រើមុខងារខាងក្រោមដើម្បីធ្វើការកែតម្រូវចាំបាច់៖

• OFFSET - ត្រឡប់ជួរដែលជាចំនួនជួរដេក និងជួរឈរដែលបានផ្តល់ឱ្យ