သင်ခန်းစာတွင် Excel တွင် ဆက်စပ်မှု၏ အခြေခံများကို ရှင်းပြသည်၊ ဆက်စပ်ကိန်းကို တွက်ချက်နည်း၊ ဆက်စပ်မက်ထရစ်ကို တည်ဆောက်ပြီး ရလဒ်များကို ဘာသာပြန်ဆိုပုံကို ပြသထားသည်။

Excel တွင် သင်လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် အရိုးရှင်းဆုံး ကိန်းဂဏန်းတွက်ချက်မှုတစ်ခုသည် ဆက်စပ်မှုဖြစ်သည်။ ရိုးရှင်းသော်လည်း၊ ကိန်းရှင်နှစ်ခု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော ဆက်စပ်မှုများကို နားလည်ရန် အလွန်အသုံးဝင်သည်။ Microsoft Excel သည် ဆက်စပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်သောကိရိယာအားလုံးကို ပံ့ပိုးပေးသည်၊ ၎င်းတို့ကိုအသုံးပြုနည်းကို သင်သိရန်လိုအပ်ပါသည်။

Excel တွင်ဆက်စပ်မှု - အခြေခံများ

ဆက်စပ်မှု သည် ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားရှိ ဆက်နွယ်မှု၏ ခွန်အားနှင့် ဦးတည်ချက်ကို ဖော်ပြသည့် အတိုင်းအတာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဘတ်ဂျက်များ၊ စီးပွားရေးအစီအမံများနှင့် အခြားအရာများအတွက် စာရင်းအင်းများ၊ စီးပွားရေးနှင့် လူမှုရေးသိပ္ပံများတွင် အသုံးများသည်။

ကိန်းရှင်များ မည်မျှဆက်စပ်နေကြောင်း လေ့လာရန်အသုံးပြုသည့်နည်းလမ်းကို ဆက်စပ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ဟုခေါ်သည်။

ဤသည်မှာ ခိုင်မာသောဆက်စပ်မှု၏ ဥပမာအချို့ဖြစ်သည်-

• သင်စားသော ကယ်လိုရီအရေအတွက်နှင့် သင့်ကိုယ်အလေးချိန် (အပြုသဘောဆက်စပ်မှု)
• ပြင်ပအပူချိန်နှင့် သင့်အပူပေးငွေများ ( အနုတ်လက္ခဏာဆက်စပ်မှု)

ဤတွင် အားနည်းသော သို့မဟုတ် ဆက်နွယ်မှုမရှိသော ဒေတာနမူနာများ-

• သင့်ကြောင်၏အမည်နှင့် ၎င်းတို့၏အကြိုက်ဆုံးအစားအစာ
• အရောင် သင့်မျက်လုံးများနှင့် သင်၏အရပ်အမြင့်

ဆက်စပ်မှုကို နားလည်ရန် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောအချက်မှာ ကိန်းရှင်နှစ်ခုသည် မည်မျှဆက်စပ်နေကြောင်းကို ၎င်းမှပြသခြင်းဖြစ်သည်။ သို့သော် ဆက်စပ်မှုဟု မဆိုလိုပါ။သတ်မှတ်ထားသော အပိုင်းအခြားတစ်ခုမှ။

ယုတ္တိဗေဒကို ပိုမိုနားလည်ရန်၊ အထက်ဖော်ပြပါ ဖန်သားပြင်တွင် ဖော်ပြထားသည့် ဖော်မြူလာအား ဖော်မြူလာမှ မီးမောင်းထိုးပြထားသည့် ကိန်းဂဏန်းများကို တွက်ချက်ပုံကို ကြည့်ကြပါစို့။

ဦးစွာ၊ လစဉ် အပူချိန် (B2:B13) နှင့် ရောင်းချသော အပူပေးစက် (D2:D13) အကြား ဆက်စပ်မှုကို တွေ့ရှိသည့် B18 တွင် ဖော်မြူလာကို စစ်ဆေးပါ-

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

ပထမ OFFSET လုပ်ဆောင်ချက်တွင် ROWS($1- 1) ဒုတိယသြဒိနိတ်သည် ဆွေမျိုးဖြစ်သောကြောင့် ROWS($1:3) အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲသွားသည်၊ ထို့ကြောင့် ဖော်မြူလာကိုကူးထားသည့်အတန်း၏ ဆွေမျိုးအနေအထားပေါ်မူတည်၍ ၎င်းသည် ပြောင်းလဲသွားပါသည်။ ထို့ကြောင့် ROWS() သည် 1 ကို နုတ်ပြီး 3 ကို ပြန်ပေးကာ အရင်းအမြစ်အပိုင်းအခြား၏ ညာဘက်ရှိ ကော်လံ 2 ခုဖြစ်သော အပိုင်းအခြားကို ရယူသည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ $D$2:$D$13 (အပူပေးစက်ရောင်းချမှု)။

၎င်း။ ဒုတိယ OFFSET သည် သတ်မှတ်ထားသော အကွာအဝေး $B$2:$B$13 (အပူချိန်) ကို မပြောင်းလဲပါ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် COLUMNS($A:A)-1 သည် သုညသို့ ပြန်သွားပါသည်။

ရလဒ်အနေဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ ရှည်လျားသော ဖော်မြူလာသည် ရိုးရှင်းသော CORREL(သို့ ပြောင်းလဲသွားပါသည်။ $D$2:$D$13၊ $B$2:$B$13) နှင့် ကျွန်ုပ်တို့လိုချင်သော ကိန်းဂဏန်းကို အတိအကျ ပြန်ပေးပါသည်။

ကြော်ငြာကုန်ကျစရိတ်အတွက် ဆက်စပ်ကိန်းဂဏန်း (C2:C13) နှင့် အရောင်း (C18) ရှိ ဖော်မြူလာ D2:D13) အလားတူပုံစံဖြင့် အလုပ်လုပ်သည်-

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

ပထမ OFFSET လုပ်ဆောင်ချက်သည်$D$2:$D$13 (အပူပေးစက်ရောင်းချမှု) ၏ အပိုင်းအခြားကို ပြန်ပေးသည့် အထက်ဖော်ပြပါအတိုင်း လုံးဝတူညီပါသည်။

ဒုတိယ Offset တွင် COLUMNS($A:A)-1 သည် COLUMNS($A: B)-1 အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ကျွန်ုပ်တို့သည် ဖော်မြူလာ 1 ကော်လံကို ညာဘက်တွင် ကူးယူထားသည်။ ထို့ကြောင့်၊ OFFSET သည် ရင်းမြစ်အပိုင်းအခြား၏ ညာဘက်ရှိ 1 ကော်လံဖြစ်သည့် အပိုင်းအခြားကို ရရှိသည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ $C$2:$C$13 (ကြော်ငြာစရိတ်)။

Excel တွင် ဆက်စပ်ဂရပ်ဖစ်ပုံဆွဲနည်း

Excel တွင် အပြန်အလှန်ဆက်စပ်မှုပြုလုပ်သောအခါ၊ သင့်ဒေတာများကြားရှိ ဆက်ဆံရေးများကို အမြင်အာရုံကိုယ်စားပြုမှုရရှိရန် အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းမှာ scatter plot ကို trendline ဖြင့်ဆွဲရန်ဖြစ်သည်။ ဤသည်မှာ မည်ကဲ့သို့ဖြစ်သည်-

1. ကော်လံခေါင်းစီးများအပါအဝင် ဂဏန်းဒေတာပါသည့် ကော်လံနှစ်ခုကို ရွေးပါ။ ကော်လံများ၏ အစီအစဥ်သည် အရေးကြီးသည်- အမှီအခိုကင်းသော ကိန်းရှင်သည် ဤကော်လံကို x ဝင်ရိုးပေါ်တွင် ပုံဖော်ထားသောကြောင့် ဘယ်ကော်လံတွင် ရှိသင့်သည်။ dependent variable သည် y ဝင်ရိုးပေါ်တွင် အကွက်ချမည်ဖြစ်သောကြောင့် ညာဘက်ကော်လံတွင် ဖြစ်သင့်သည်။
2. Inset တက်ဘ်ပေါ်တွင် Chats ရှိ၊> အဖွဲ့၊ Scatter ဇယားအိုင်ကွန်ကို နှိပ်ပါ။ ၎င်းသည် သင့်အလုပ်စာရွက်တွင် XY ဖြန့်ကြဲဇယားကို ချက်ချင်းထည့်သွင်းပေးပါမည်။
3. ဇယားရှိ မည်သည့်ဒေတာအမှတ်ကိုမဆို ညာဖက်ကလစ်နှိပ်ပြီး ဆက်စပ်မီနူးမှ Trendline ကိုထည့်ပါ... ကိုရွေးချယ်ပါ။

အသေးစိတ် အဆင့်ဆင့် လမ်းညွှန်ချက်များအတွက်၊ ကျေးဇူးပြု၍ ကြည့်ပါ-

• Excel တွင် ဖြန့်ခွဲကွက်ဖန်တီးနည်း
• Excel ဇယားသို့ trendline ထည့်နည်း

ကျွန်ုပ်တို့၏နမူနာဒေတာအတွဲအတွက်၊ ဆက်စပ်ဂရပ်များသည် အောက်ဖော်ပြပါပုံတွင်ပြထားသည့်အတိုင်းဖြစ်သည်။ထို့အပြင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် Coefficient of Determination ဟုခေါ်သော R-squared တန်ဖိုးကို ပြသခဲ့သည်။ ဤတန်ဖိုးသည် ဒေတာနှင့် လမ်းကြောင်းသစ်လိုင်း မည်မျှ ကောင်းစွာ ကိုက်ညီသည်ကို ညွှန်ပြသည် - R2 နှင့် 1 နှင့် ပိုနီးစပ်လေ၊ အံဝင်ခွင်ကျ ပိုကောင်းလေဖြစ်သည်။

သင်၏ scatterplot တွင်ပြသထားသည့် R2 တန်ဖိုးမှ၊ ဆက်စပ်ကိန်းကို အလွယ်တကူ တွက်ချက်နိုင်သည်-

1. ပိုမိုကောင်းမွန်သောတိကျမှုအတွက်၊ မူရင်းအတိုင်းပြုလုပ်သည်ထက် R-squared တန်ဖိုးတွင် ဂဏန်းများပိုမိုပြသရန် Excel ကိုရယူပါ။
2. ဇယားပေါ်ရှိ R2 တန်ဖိုးကို နှိပ်ပါ၊ မောက်စ်ကိုအသုံးပြု၍ ရွေးချယ်ပြီး Ctrl ကိုနှိပ်ပါ။ ၎င်းကို ကူးယူရန် + C။
3. SQRT လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် သို့မဟုတ် ကူးယူထားသော R2 တန်ဖိုးကို 0.5 ၏ ပါဝါသို့ မြှင့်တင်ခြင်းဖြင့်သော်လည်းကောင်း R2 ၏ နှစ်ထပ်ကိန်းကို ရယူလိုက်ပါ။

ဥပမာ၊ ဒုတိယဂရပ်တွင် R2 တန်ဖိုးသည် 0.9174339392 ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ ဤဖော်မြူလာများအနက်မှတစ်ခုဖြင့် ကြော်ငြာ နှင့် ရောင်းချသော အပူပေးစက် အတွက် ဆက်စပ်ကိန်းကို သင်တွေ့နိုင်သည်-

=SQRT(0.9174339392)

=0.9174339392^0.5

သေချာနိုင်သကဲ့သို့၊ ဤနည်းဖြင့် တွက်ချက်ထားသော ကိန်းဂဏန်းများသည် ယခင်နမူနာများတွင် တွေ့ရသော ဆက်စပ်ကိန်းများနှင့် လုံးဝကိုက်ညီပါသည်၊ နိမိတ်လက္ခဏာမှလွဲ၍ -

Excel တွင် ဆက်နွယ်မှုရှိသော ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ပြဿနာများ

Pearson Product Moment Correlation သည် variable နှစ်ခုကြားရှိ linear ဆက်နွယ်မှုကိုသာ ဖော်ပြသည်။ အဓိပ္ပါယ်မှာ၊ သင့် variable များသည် အခြားသော၊ curvilinear၊ way တွင် ခိုင်ခိုင်မာမာဆက်နွယ်နေနိုင်ပြီး သုညနှင့်ညီမျှသော သို့မဟုတ် နီးစပ်သော ဆက်နွယ်မှု coefficient ရှိပါသေးသည်။

Pearson ဆက်စပ်မှုကို မလုပ်ဆောင်နိုင်ပါ။ dependent နှင့် independent variable များကို ပိုင်းခြားပါ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ CORREL လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုသည့်အခါ ပျမ်းမျှလစဉ်အပူချိန်နှင့် ရောင်းချသည့်အပူပေးစက်အရေအတွက်အကြား ဆက်စပ်မှုကို ရှာဖွေသည့်အခါ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် မြင့်မားသော အနုတ်လက္ခဏာဆက်စပ်မှုကို ညွှန်ပြသော ဖော်ကိန်း -0.97 ရရှိခဲ့ပါသည်။ သို့သော်လည်း သင်သည် ကိန်းရှင်များကို လှည့်ပတ်ကာ တူညီသောရလဒ်ကို ရရှိနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ မြင့်မားသောအပူပေးစက်ရောင်းချမှုသည် သိသိသာသာ အဓိပ္ပါယ်မရှိသော အပူချိန်ကျဆင်းစေသည်ဟု တစ်စုံတစ်ဦးက ကောက်ချက်ချနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ Excel တွင် ဆက်စပ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လုပ်ဆောင်သည့်အခါ၊ သင်ပေးဆောင်နေသည့် ဒေတာကို သတိထားပါ။

ထို့ပြင်၊ Pearson ဆက်စပ်မှုသည် outliers အတွက် အလွန်အထိခိုက်မခံပါ။ သင့်တွင် ကျန်ဒေတာများနှင့် အလွန်ကွာခြားသည့် ဒေတာအချက်တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုပါက၊ ကိန်းရှင်များကြားရှိ ဆက်နွယ်မှု၏ ပုံပျက်ပန်းပျက်ပုံတစ်ခုကို သင်ရနိုင်သည်။ ဤအခြေအနေမျိုးတွင်၊ Spearman အဆင့်ဆက်စပ်မှုကို အသုံးပြုခြင်းသည် ပညာရှိပေလိမ့်မည်။

အဲဒါက Excel တွင် ဆက်စပ်မှုကို ပြုလုပ်နည်းဖြစ်သည်။ ဤကျူတိုရီရယ်တွင် ဆွေးနွေးထားသော နမူနာများကို အနီးကပ်ကြည့်ရှုရန်၊ အောက်တွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ နမူနာအလုပ်စာအုပ်ကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ။ ကျွန်ုပ်တို့၏ဘလော့ဂ်တွင် ဖတ်ရှုပြီး နောက်အပတ်တွင် ဆုံတွေ့ခွင့်ရရန် မျှော်လင့်သည့်အတွက် ကျေးဇူးတင်ပါသည်။

လေ့ကျင့်ခန်းစာအုပ်

Calculate Correlation in Excel (.xlsx ဖိုင်)

အကြောင်းတရားများကို လေ့လာရန်နှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများပြုလုပ်ရန် စိတ်ပါဝင်စားပါက ရှေ့သို့ ခြေတစ်လှမ်းတိုးလိုက်ပါ။ နှင့် linear regression ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လုပ်ဆောင်ပါ။

Excel တွင် ဆက်စပ်မှုကိန်းဂဏန်း - ဆက်နွယ်မှု၏ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်

စဉ်ဆက်မပြတ်ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားရှိ ကိန်းဂဏာန်းများ၏ အတိုင်းအတာကို တိုင်းတာခြင်းအား ဆက်စပ်ကိန်းဂဏန်း ( r)။

ကိန်းဂဏန်းတန်ဖိုးသည် -1 နှင့် 1 ကြားတွင် အမြဲတမ်းဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် ကိန်းရှင်များကြားရှိမျဉ်းကြောင်းဆက်နွယ်မှု၏ ခွန်အားနှင့် ဦးတည်ချက်နှစ်ခုလုံးကို တိုင်းတာသည်။

ခွန်အား

ပိုကြီးသည်။ coefficient ၏ ပကတိတန်ဖိုး၊ ဆက်ဆံရေး ပိုအားကောင်းလေဖြစ်သည်-

• -1 နှင့် 1 ၏ လွန်ကဲသောတန်ဖိုးများသည် ဒေတာအချက်များအားလုံးမျဉ်းတစ်ကြောင်းပေါ်ကျသောအခါ ပြီးပြည့်စုံသော linear ဆက်ဆံရေးကို ညွှန်ပြသည်။ လက်တွေ့တွင်၊ ပြီးပြည့်စုံသော ဆက်နွယ်မှုဖြစ်သော အပြုသဘော သို့မဟုတ် အနုတ်လက္ခဏာကို တွေ့ရခဲသည်။
• ကိန်းရှင် 0 သည် ကိန်းရှင်များကြားတွင် မျဉ်းသားသော ဆက်နွယ်မှုကို ညွှန်ပြသည်။ ၎င်းသည် ကျပန်းနံပါတ်နှစ်စုံဖြင့် သင်ရနိုင်ဖွယ်ရှိသည်။
• 0 နှင့် +1/-1 အကြား တန်ဖိုးများသည် အားနည်း၊ အလယ်အလတ်နှင့် ခိုင်မာသော ဆက်ဆံရေးစကေးကို ကိုယ်စားပြုသည်။ r သည် -1 သို့မဟုတ် 1 နှင့် နီးကပ်လာသည်နှင့်အမျှ ဆက်ဆံရေး၏ အားကောင်းမှု တိုးလာသည်။

ဦးတည်ချက်

ကိန်းဂဏန်း (အပေါင်း သို့မဟုတ် အနုတ်) သည် ညွှန်ပြသည် ၏ဦးတည်ချက်ဆက်ဆံရေး။

• အပြုသဘော ကိန်းဂဏာန်းများသည် တိုက်ရိုက်ဆက်စပ်မှုကို ကိုယ်စားပြုပြီး ဂရပ်တစ်ခုပေါ်ရှိ အတက်ဘက်သို့ လျှောစောက်ကို ထုတ်ပေးသည် - ကိန်းရှင်တစ်ခုသည် အခြားတစ်ခုနှင့် အပြန်အလှန်အားဖြင့် တိုးလာသည်နှင့်အမျှ ကိန်းရှင်တစ်ခုက တိုးလာသည်နှင့် အပြန်အလှန်အားဖြင့်။
• Negative coefficients များသည် ပြောင်းပြန်ဆက်စပ်မှုကို ကိုယ်စားပြုပြီး ဂရပ်တစ်ခုပေါ်တွင် အောက်လျှောစောက်ကို ထုတ်ပေးသည် - ကိန်းရှင်တစ်ခုတိုးလာသည်နှင့်အမျှ အခြားကိန်းရှင်သည် လျော့နည်းသွားတတ်သည်။

ပို၍နားလည်ရန်အတွက် ကျေးဇူးပြု၍ ကြည့်ရှုပါ။ အောက်ပါဆက်စပ်ဂရပ်များ-

• 1 ၏ ဖော်ကိန်းတစ်ခုသည် ပြီးပြည့်စုံသော အပြုသဘောဆောင်သောဆက်ဆံရေးကိုဆိုလိုသည် - ကိန်းရှင်တစ်ခုတိုးလာသည်နှင့်အမျှ အခြားတစ်ခုသည် အချိုးကျတိုးလာသည်။
• ကိန်းဂဏန်းတစ်ခု -1 ဆိုသည်မှာ ပြီးပြည့်စုံသော အနုတ်လက္ခဏာ ဆက်ဆံရေးကို ဆိုလိုသည် - ကိန်းရှင်တစ်ခု တိုးလာသည်နှင့်အမျှ အခြားတစ်ခုသည် အချိုးကျ လျော့ကျသွားပါသည်။
• 0 ၏ coefficient ဆိုသည်မှာ ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြား ဆက်စပ်မှုမရှိဟု ဆိုလိုသည် - ဒေတာအချက်များ ဂရပ်တစ်ခုလုံးတွင် ပြန့်ကျဲနေပါသည်။

Pearson ဆက်စပ်ဆက်စပ်မှု

စာရင်းဇယားတွင်၊ သင်လုပ်ဆောင်နေသော ဒေတာအမျိုးအစားပေါ်မူတည်၍ ဆက်စပ်ဆက်နွယ်မှု အမျိုးအစားများစွာကို တိုင်းတာပါသည်။ ဤသင်ခန်းစာတွင်၊ အဖြစ်အများဆုံးတစ်ခုကို ကျွန်ုပ်တို့အာရုံစိုက်ပါမည်။

Pearson Correlation ၊ နာမည်အပြည့်အစုံမှာ Pearson Product Moment Correlation (PPMC) ကို အသုံးပြုပါသည်။ variable တစ်ခုရှိ ပြောင်းလဲမှုတစ်ခုသည် အခြား variable တွင် အချိုးကျပြောင်းလဲမှုတစ်ခုနှင့် ဆက်စပ်နေသောအခါတွင် linear ဆက်ဆံရေးကို အကဲဖြတ်ပါ။ ရိုးရှင်းသောအသုံးအနှုန်းဖြင့် Pearson Correlation သည် မေးခွန်းကို အဖြေပေးသည်- ဒေတာကို a ပေါ်တွင် ကိုယ်စားပြုနိုင်ပါသလား။line?

စာရင်းဇယားများတွင်၊ ၎င်းသည် ရေပန်းအစားဆုံး ဆက်စပ်ဆက်နွယ်မှုအမျိုးအစားဖြစ်ပြီး၊ သင်သည် နောက်ထပ်အရည်အချင်းမရှိဘဲ "correlation coefficient" နှင့်ဆက်ဆံပါက၊ ၎င်းသည် Pearson ဖြစ်နိုင်ခြေအရှိဆုံးဖြစ်သည်။

ဤသည်မှာ၊ Pearson's R ဟုခေါ်သော Pearson ဆက်စပ်ဆက်နွှယ်မှုကို ရှာဖွေရန် အသုံးအများဆုံးဖော်မြူလာ ဖော်မြူလာ Pearson's R -

တစ်ခါတရံတွင်၊ နမူနာဆက်စပ်ဆက်စပ်ကိန်းကို တွက်ချက်ရန်အတွက် အခြားဖော်မြူလာနှစ်ခုကို သင်တွေ့နိုင်သည် (r) နှင့် လူဦးရေဆက်စပ်ကိန်းကို (ρ)။

Pearson ဆက်စပ်မှုကို Excel တွင်ပြုလုပ်နည်း

Pearson ဆက်စပ်ကိန်းကို လက်ဖြင့်တွက်ချက်ရာတွင် သင်္ချာများစွာပါဝင်ပါသည်။ . ကံကောင်းစွာဖြင့်၊ Microsoft Excel သည် အရာများကို အလွန်ရိုးရှင်းအောင် ပြုလုပ်ထားသည်။ သင့်ဒေတာအစုံနှင့် သင့်ပန်းတိုင်ပေါ်မူတည်၍ အောက်ပါနည်းပညာများထဲမှ တစ်ခုကို သင်အခမဲ့အသုံးပြုနိုင်ပါသည်-

• CORREL လုပ်ဆောင်ချက်ဖြင့် Pearson ဆက်စပ်ကိန်းကို ရှာပါ။
• ဆက်စပ်မက်ထရစ်ကို ဖန်တီးပါ။ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လုပ်ဆောင်သည်။
• ဖော်မြူလာတစ်ခုဖြင့် ဆက်စပ်ကိန်းများကို ရှာပါ။
• ဒေတာဆက်နွယ်မှု၏ အမြင်အာရုံကို ကိုယ်စားပြုမှုရရှိရန် ဆက်စပ်ဂရပ်တစ်ခုကို ရေးဆွဲပါ။

တွက်ချက်နည်း Excel ရှိ ဆက်စပ်ကိန်းဂဏန်း

ဆက်စပ်ကိန်းကို လက်ဖြင့်တွက်ချက်ရန်၊ ဤရှည်လျားသောဖော်မြူလာကို အသုံးပြုရပါမည်။ Excel တွင် ဆက်စပ်ကိန်းကို ရှာဖွေရန် CORREL သို့မဟုတ် PEARSON လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးချပြီး စက္ကန့်အနည်းငယ်အတွင်း ရလဒ်ကို ရယူပါ။

Excel CORREL လုပ်ဆောင်ချက်

CORREL လုပ်ဆောင်ချက်သည် ၎င်းအား ပြန်ပေးသည်။တန်ဖိုးနှစ်စုံအတွက် Pearson ဆက်စပ်ကိန်း။ ၎င်း၏ syntax သည် အလွန်လွယ်ကူပြီး ရိုးရှင်းပါသည်-

Where:

• Array1 သည် တန်ဖိုးများ၏ ပထမအကွာအဝေးဖြစ်သည်။
• Array2 သည် တန်ဖိုးများ၏ ဒုတိယအကွာအဝေးဖြစ်သည်။

အခင်းအကျင်းနှစ်ခုသည် တူညီသောအရှည်ရှိသင့်သည်။

ကျွန်ုပ်တို့တွင် သီးခြားကိန်းရှင်အစုတစ်ခုရှိသည် ( ) x ) တွင် B2:B13 နှင့် C2:C13 တွင် မှီခိုသောကိန်းရှင်များ (y)၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ ဆက်စပ်ကိန်းဂဏန်းဖော်မြူလာမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်-

=CORREL(B2:B13, C2:C13)

သို့မဟုတ်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အပိုင်းအခြားများကို လဲလှယ်နိုင်ပြီး၊ တူညီသောရလဒ်ကိုရရှိသည်-

=CORREL(C2:C13, B2:B13)

မည်သို့ပင်ဖြစ်စေ ဖော်မြူလာသည် ပျမ်းမျှလစဉ်အပူချိန်နှင့် ရောင်းချသည့်အပူပေးစက်အရေအတွက်အကြား ပြင်းထန်သောအနုတ်လက္ခဏာဆက်စပ်ဆက်နွယ်မှုကို (-0.97 ခန့်) ပြသသည်- <12 Excel ရှိ CORREL လုပ်ဆောင်ချက်နှင့် ပတ်သက်၍ သိထားသင့်သည့် အချက် ၃ ချက်

Excel တွင် ဆက်စပ်ကိန်းကို အောင်မြင်စွာ တွက်ချက်ရန်၊ ဤရိုးရှင်းသော အချက် ၃ ချက်ကို သတိရပါ-

• ဆဲလ်တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုပါက၊ array တစ်ခုတွင် စာသား၊ ယုတ္တိတန်ဖိုးများ သို့မဟုတ် ကွက်လပ်များ ပါ၀င်သည်၊ ထိုဆဲလ်များကို လျစ်လျူရှုထားသည်။ သုညတန်ဖိုးရှိသောဆဲလ်များကို တွက်ချက်ထားသည်။
• ပေးထားသော array များသည် မတူညီသောအလျားများဖြစ်ပါက၊ #N/A အမှားတစ်ခုကို ပြန်ပေးပါမည်။
• အခင်းအကျင်းနှစ်ခုလုံးသည် ဗလာဖြစ်ပါက သို့မဟုတ် စံသွေဖည်မှုဖြစ်လျှင်၊ ၎င်းတို့၏တန်ဖိုးများသည် သုည၊ #DIV/0 ဖြစ်သည်။ အမှားအယွင်းဖြစ်သွားသည်။

Excel PEARSON လုပ်ဆောင်ချက်

Excel ရှိ PEARSON လုပ်ဆောင်ချက်သည် အလားတူလုပ်ဆောင်သည် - Pearson Product Moment Correlation coefficient ကို တွက်ချက်ပါသည်။

Where-

• Array1 သည် သီးခြားတန်ဖိုးများ အပိုင်းအခြားတစ်ခုဖြစ်သည်။
• Array2 သည် မှီခိုတန်ဖိုးများ အပိုင်းအခြားတစ်ခုဖြစ်သည်။

PEARSON နှင့် CORREL နှစ်ခုစလုံးသည် Pearson linear ဆက်စပ်ကိန်းကို တွက်ချက်သောကြောင့် ၎င်းတို့၏ရလဒ်များ သဘောတူသင့်ပြီး ယေဘုယျအားဖြင့် Excel 2007 မှ Excel 2019 မှ မကြာသေးမီဗားရှင်းများတွင် ပြုလုပ်လေ့ရှိပါသည်။

Excel 2003 တွင်လည်းကောင်း၊ အစောပိုင်းဗားရှင်းများတွင်မူ PEARSON လုပ်ဆောင်ချက်သည် အချို့သော လှည့်ခြင်းအမှားများကို ပြသနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ ဗားရှင်းအဟောင်းများတွင် CORREL ကို PEARSON ဦးစားပေးအသုံးပြုရန် အကြံပြုထားသည်။

ကျွန်ုပ်တို့၏နမူနာဒေတာအတွဲတွင်၊ လုပ်ဆောင်ချက်နှစ်ခုလုံးသည် တူညီသောရလဒ်များကိုပြသသည်-

=CORREL(B2:B13, C2:C13)

=PEARSON(B2:B13, C2:C13)

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် Excel တွင် ဆက်စပ်မက်ထရစ်ကို ပြုလုပ်နည်း

ကိန်းရှင်နှစ်ခုထက်ပိုသော အပြန်အလှန်ဆက်နွယ်မှုကို စမ်းသပ်ရန် လိုအပ်သောအခါ၊ တစ်ခါတစ်ရံ <1 ဟုခေါ်သော ဆက်စပ်မက်ထရစ်ကို တည်ဆောက်ရန် အဓိပ္ပာယ်ရှိပါသည်၊>များစွာသောဆက်စပ်ဆက်စပ်ကိန်း ။

ဆက်စပ်မက်ထရစ် သည် သက်ဆိုင်ရာအတန်းများနှင့် ကော်လံများဆုံရာရှိ ကိန်းရှင်များကြားရှိ ဆက်စပ်ကိန်းများကိုပြသသည့်ဇယားတစ်ခုဖြစ်သည်။

Excel ရှိ ဆက်စပ်မက်ထရစ်ကို Analysis ToolPak add-in မှ Correlation tool ကို အသုံးပြု၍ တည်ဆောက်ထားသည်။ ဤ add-in ကို Excel 2003 မှ Excel 2019 မှ ဗားရှင်းအားလုံးတွင် ရနိုင်သော်လည်း မူရင်းအတိုင်း ဖွင့်မထားပါ။ ၎င်းကို သင်မဖွင့်ရသေးပါက၊ Excel in Data Analysis ToolPak ကိုဖွင့်နည်းတွင် ဖော်ပြထားသည့် အဆင့်များကို လိုက်နာခြင်းဖြင့် ယခုလုပ်ဆောင်ပါ။

ဖြင့်သင်၏ Excel ribbon တွင် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ကိရိယာများကို ထည့်သွင်းထားပြီး၊ ဆက်စပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လုပ်ဆောင်ရန် သင်ပြင်ဆင်ထားပြီးဖြစ်သည်-

1. ဒေတာ တက်ဘ်၏ ညာဘက်အပေါ်ထောင့်တွင် > ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း အဖွဲ့၊ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ခလုတ်ကို နှိပ်ပါ။
2. ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကွက်တွင်၊ ဆက်စပ်ဆက်စပ်မှု ကိုရွေးချယ်ပြီး OK ကိုနှိပ်ပါ။
3. ဆက်စပ်မှု အကွက်တွင်၊ ဘောင်များကို ဤနည်းဖြင့် စီစဉ်သတ်မှတ်ပါ-
   • အကွက် Input Range ကိုနှိပ်ပြီး အပိုင်းအခြားကို ရွေးပါ ကော်လံခေါင်းစီးများအပါအဝင် သင်၏ရင်းမြစ်ဒေတာ (ကျွန်ုပ်တို့၏ကိစ္စတွင် B1:D13)။
   • အုပ်စုဖွဲ့ထားသည် ကဏ္ဍတွင်၊ ကော်လံများ ရေဒီယိုဘောက်စ်ကို ရွေးချယ်ထားကြောင်း သေချာပါစေ။ သင်၏ရင်းမြစ်ဒေတာကို ကော်လံများအဖြစ် အုပ်စုဖွဲ့ထားသည်။
   • ရွေးချယ်ထားသော အပိုင်းအခြားတွင် ကော်လံခေါင်းစီးများပါရှိလျှင် ပထမတန်းရှိ အညွှန်းများ ကို အမှန်ခြစ်ခြစ်ပေးပါ။
   • လိုချင်သော ရလဒ်ကို ရွေးပါ။ တူညီသောစာရွက်တွင် matrix ရှိရန် Output Range ကိုရွေးချယ်ပြီး matrix ထွက်ရမည့် ဘယ်ဘက်စွန်းဆဲလ်ကို ရည်ညွှန်းသတ်မှတ်ပါ (ဤဥပမာတွင် A15)။

ပြီးသောအခါ၊ OK ခလုတ်ကို နှိပ်ပါ-

သင်၏ matrix of correlation coefficients ပြီးပါပြီ၊ နောက်အပိုင်းတွင် ပြထားသည့်အတိုင်း မြင်တွေ့ရပါမည်။

ဆက်စပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုရလဒ်များကို ဘာသာပြန်ခြင်း

သင်၏ Excel ဆက်စပ်မက်ထရစ်တွင်၊ အတန်းများနှင့် ကော်လံများဆုံရာတွင် ဖော်ကိန်းများကို သင်တွေ့နိုင်သည်။ ကော်လံနှင့် အတန်း သြဒိနိတ်များသည် တူညီပါက၊ တန်ဖိုး 1 သည် အထွက်ဖြစ်သည်။

အထက်တွင်ဥပမာအားဖြင့်၊ မှီခိုသောကိန်းရှင် (ရောင်းချသည့်အပူပေးစက်အရေအတွက်) နှင့် သီးခြားမတူညီသောကိန်းရှင်နှစ်ခု (ပျမ်းမျှလစဉ်အပူချိန်နှင့် ကြော်ငြာစရိတ်များ) အကြားဆက်စပ်မှုကို ကျွန်ုပ်တို့ သိရှိလိုပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ အောက်ဖော်ပြပါ ဖန်သားပြင်ဓာတ်ပုံတွင် မီးမောင်းထိုးပြထားသည့် ဤအတန်းများနှင့် ကော်လံများ၏ လမ်းဆုံရှိ နံပါတ်များကိုသာ ကြည့်ရှုသည်-

အနုတ်ကိန်း၏ -0.97 (ဒဿမ 2 နေရာအထိ အဝိုင်းသား) အကြား ခိုင်မာသော ပြောင်းပြန်ဆက်စပ်မှုကို ပြသသည် လစဉ် အပူချိန်နှင့် အပူပေးစက် ရောင်းချမှု - အပူချိန် မြင့်တက်လာသည်နှင့်အမျှ အပူပေးစက်များကို ရောင်းချမှု နည်းပါးလာသည်။

အပြုသဘောဆောင်သော ကိန်းဂဏန်း 0.97 (ဒဿမ 2 နေရာအထိ) သည် ကြော်ငြာဘတ်ဂျက်နှင့် အရောင်းအကြား ခိုင်မာသော တိုက်ရိုက်ချိတ်ဆက်မှုကို ညွှန်ပြသည် - ပို၍ ကြော်ငြာအတွက် သင်သုံးသောငွေသည် အရောင်းပိုမြင့်သည်။

ဖော်မြူလာများဖြင့် Excel တွင် ဆက်စပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများစွာကို ပြုလုပ်နည်း

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတူးလ်ဖြင့် ဆက်စပ်ဇယားကို တည်ဆောက်ခြင်းသည် လွယ်ကူသည်။ သို့သော်၊ အဆိုပါ matrix သည် static ဖြစ်ပြီး၊ ဆိုလိုသည်မှာ အရင်းအမြစ်ဒေတာကို ပြောင်းလဲသည့်အခါတိုင်း ဆက်စပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသစ်ထပ်မံလုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။

သတင်းကောင်းမှာ သင်ကိုယ်တိုင် အလားတူဆက်စပ်ဇယားတစ်ခုကို အလွယ်တကူတည်ဆောက်နိုင်ပြီး ၎င်း matrix သည် အလိုအလျောက် အပ်ဒိတ်လုပ်မည်ဖြစ်သည်။ အရင်းအမြစ်တန်ဖိုးများတွင် အပြောင်းအလဲတစ်ခုစီနှင့်။

၎င်းကိုလုပ်ဆောင်ရန်၊ ဤယေဘုယျဖော်မြူလာကို အသုံးပြုပါ-

အရေးကြီးသော မှတ်ချက်။ ဖော်မြူလာအလုပ်လုပ်ရန်အတွက် သင်သည် လော့ခ်ချသင့်သည်။absolute cell ကိုးကားချက်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ပထမပြောင်းနိုင်သော အပိုင်းအခြား။

ကျွန်ုပ်တို့၏ အခြေအနေတွင်၊ ပထမပြောင်းနိုင်သော အပိုင်းသည် $B$2:$B$13 (ကျေးဇူးပြု၍ ကိုးကားချက်ကိုသော့ခတ်သော $ သင်္ကေတကို သတိပြုမိပါ)၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ ဆက်စပ်ပုံသေနည်းသည် ၎င်းကို ရယူပါသည်။ ပုံသဏ္ဍာန်-

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

ဖော်မြူလာအဆင်သင့်ဖြင့်၊ ဆက်စပ်မက်ထရစ်တစ်ခုကို တည်ဆောက်ကြပါစို့-

1. မက်ထရစ်၏ ပထမအတန်းနှင့် ပထမကော်လံတွင်၊ ကိန်းရှင်များကို ရိုက်ထည့်ပါ' သင်၏အရင်းအမြစ်ဇယားတွင်ပေါ်လာသည်နှင့်တူညီသောအညွှန်းများ (အောက်ပါပုံသေနည်းကိုကြည့်ပါ)။
2. အထက်ပါဖော်မြူလာကိုဘယ်ဘက်စွန်းဆဲလ်တွင်ထည့်ပါ (ကျွန်ုပ်တို့၏ကိစ္စတွင် B16)။
3. ဖော်မြူလာကိုဆွဲယူပါ။ အောက်နှင့် လိုအပ်သလို အတန်းနှင့် ကော်လံများ အများအပြားသို့ ကူးယူရန် ညာဘက်တွင် (ကျွန်ုပ်တို့၏ နမူနာတွင် အတန်း 3 နှင့် ကော်လံ 3 ခု)။

ရလဒ်အနေဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် ဆက်စပ်မှုများစွာရှိသော အောက်ပါ matrix ကို ရရှိထားပါသည်။ ကိန်းဂဏန်းများ။ ကျွန်ုပ်တို့၏ဖော်မြူလာမှ ပြန်ပေးသော ကိန်းဂဏန်းများသည် ယခင်နမူနာတွင် Excel မှထွက်ရှိမှုနှင့် အတိအကျတူညီကြောင်း ကျေးဇူးပြု၍ သတိပြုပါ (သက်ဆိုင်ရာများကို မီးမောင်းထိုးပြထားသည်-

ဤဖော်မြူလာအလုပ်လုပ်ပုံ

သင်သိပြီးဖြစ်သည့်အတိုင်း၊ Excel CORREL လုပ်ဆောင်ချက်သည် သင်သတ်မှတ်ပေးသော ကိန်းရှင်နှစ်စုံအတွက် ဆက်စပ်ကိန်းကို ပြန်ပေးသည်။ အဓိကစိန်ခေါ်မှုမှာ matrix ၏သက်ဆိုင်ရာဆဲလ်များတွင် သင့်လျော်သောအတိုင်းအတာများကို ပံ့ပိုးပေးရန်ဖြစ်သည်။ ၎င်းအတွက်၊ သင်သည် ဖော်မြူလာတွင် ပထမဆုံး ပြောင်းလဲနိုင်သော အပိုင်းအခြားကို ထည့်သွင်းပြီး လိုအပ်သော ချိန်ညှိမှုများ ပြုလုပ်ရန် အောက်ပါလုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးပြုပါ-

• OFFSET - ပေးထားသော အတန်းနှင့် ကော်လံအရေအတွက်ဖြစ်သည့် အပိုင်းအခြားကို ပြန်ပေးသည်။