บทช่วยสอนจะอธิบายพื้นฐานของความสัมพันธ์ใน Excel แสดงวิธีการคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ สร้างเมทริกซ์สหสัมพันธ์ และตีความผลลัพธ์

หนึ่งในการคำนวณทางสถิติที่ง่ายที่สุดที่คุณสามารถทำได้ใน Excel คือความสัมพันธ์ แม้จะเรียบง่าย แต่ก็มีประโยชน์อย่างมากในการทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตั้งแต่สองตัวขึ้นไป Microsoft Excel มีเครื่องมือที่จำเป็นทั้งหมดเพื่อเรียกใช้การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ คุณเพียงแค่ต้องรู้วิธีใช้งาน

ความสัมพันธ์ใน Excel - พื้นฐาน

ความสัมพันธ์ เป็นตัววัดที่อธิบายความแข็งแกร่งและทิศทางของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัว โดยทั่วไปจะใช้ในสถิติ เศรษฐศาสตร์ และสังคมศาสตร์สำหรับงบประมาณ แผนธุรกิจ และอื่นๆ

วิธีที่ใช้ในการศึกษาความเกี่ยวข้องของตัวแปรต่างๆ เรียกว่า การวิเคราะห์สหสัมพันธ์ .

ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างความสัมพันธ์ที่ชัดเจน:

• จำนวนแคลอรี่ที่คุณกินและน้ำหนักของคุณ (ความสัมพันธ์เชิงบวก)
• อุณหภูมิภายนอกและค่าความร้อนของคุณ ( ความสัมพันธ์เชิงลบ)

และนี่คือตัวอย่างข้อมูลที่มีความสัมพันธ์น้อยหรือไม่มีเลย:

• ชื่อแมวของคุณและอาหารโปรดของแมว
• สีของ สายตาและส่วนสูงของคุณ

สิ่งสำคัญที่ต้องเข้าใจเกี่ยวกับความสัมพันธ์คือ มันแสดงให้เห็นเพียงว่าตัวแปรสองตัวมีความสัมพันธ์กันอย่างใกล้ชิดเพียงใด อย่างไรก็ตามความสัมพันธ์ไม่ได้หมายความถึงจากช่วงที่ระบุ

เพื่อให้เข้าใจตรรกะได้ดีขึ้น มาดูกันว่าสูตรคำนวณค่าสัมประสิทธิ์ที่ไฮไลต์ในภาพหน้าจอด้านบนอย่างไร

ก่อนอื่น เรามา ตรวจสอบสูตรใน B18 ซึ่งพบความสัมพันธ์ระหว่างอุณหภูมิรายเดือน (B2:B13) และฮีตเตอร์ที่ขาย (D2:D13):

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

ในฟังก์ชัน OFFSET แรก ROWS($1: 1) ได้แปลงเป็น ROWS($1:3) เนื่องจากพิกัดที่สองเป็นแบบสัมพัทธ์ ดังนั้นจึงเปลี่ยนตามตำแหน่งสัมพัทธ์ของแถวที่มีการคัดลอกสูตร (แถวล่าง 2 แถว) ดังนั้น ROWS() จะส่งกลับ 3 ซึ่งเราลบด้วย 1 และได้รับช่วงที่เป็น 2 คอลัมน์ทางด้านขวาของช่วงแหล่งที่มา เช่น $D$2:$D$13 (การขายฮีตเตอร์)

The OFFSET ที่สองไม่เปลี่ยนช่วงที่ระบุ $B$2:$B$13 (อุณหภูมิ) เนื่องจาก COLUMNS($A:A)-1 ส่งกลับค่าศูนย์

ด้วยเหตุนี้ สูตรแบบยาวของเราจึงกลายเป็น CORREL อย่างง่าย( $D$2:$D$13, $B$2:$B$13) และส่งกลับค่าสัมประสิทธิ์ที่เราต้องการ

สูตรใน C18 ที่คำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์สำหรับค่าโฆษณา (C2:C13) และยอดขาย ( D2:D13) ทำงานในลักษณะเดียวกัน:

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

ฟังก์ชัน OFFSET แรกคือเหมือนกับที่อธิบายไว้ข้างต้นทุกประการ คืนค่าช่วง $D$2:$D$13 (การขายฮีตเตอร์)

ใน OFFSET ที่สอง COLUMNS($A:A)-1 เปลี่ยนเป็น COLUMNS($A: B)-1 เนื่องจากเราได้คัดลอกคอลัมน์สูตร 1 ทางด้านขวา ดังนั้น OFFSET จะได้ช่วงที่เป็น 1 คอลัมน์ทางด้านขวาของช่วงแหล่งที่มา เช่น $C$2:$C$13 (ค่าโฆษณา)

วิธีลงจุดกราฟความสัมพันธ์ใน Excel

เมื่อทำความสัมพันธ์ใน Excel วิธีที่ดีที่สุดในการแสดงภาพความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลของคุณคือการวาด แผนภาพกระจาย ด้วย เส้นแนวโน้ม วิธีการ:

1. เลือกสองคอลัมน์ที่มีข้อมูลตัวเลข รวมทั้งส่วนหัวของคอลัมน์ ลำดับของคอลัมน์มีความสำคัญ: ตัวแปร อิสระ ควรอยู่ในคอลัมน์ด้านซ้าย เนื่องจากคอลัมน์นี้จะต้องลงจุดบนแกน x ตัวแปร ที่ขึ้นต่อกัน ควรอยู่ในคอลัมน์ด้านขวา เนื่องจากจะถูกลงจุดบนแกน y
2. ในแท็บ สิ่งที่ใส่เข้าไป ใน แชท กลุ่ม คลิกไอคอนแผนภูมิ กระจาย วิธีนี้จะแทรกแผนภูมิกระจาย XY ในเวิร์กชีตของคุณทันที
3. คลิกขวาที่จุดข้อมูลใดก็ได้ในแผนภูมิแล้วเลือก เพิ่มเส้นแนวโน้ม... จากเมนูบริบท

สำหรับคำแนะนำทีละขั้นตอนโดยละเอียด โปรดดู:

• วิธีสร้างแผนภูมิกระจายใน Excel
• วิธีเพิ่มเส้นแนวโน้มในแผนภูมิ Excel

สำหรับชุดข้อมูลตัวอย่างของเรา กราฟความสัมพันธ์มีลักษณะดังที่แสดงในภาพด้านล่างนอกจากนี้ เรายังแสดงค่า R-squared หรือที่เรียกว่า ค่าสัมประสิทธิ์ของการกำหนด ค่านี้บ่งชี้ว่าเส้นแนวโน้มสอดคล้องกับข้อมูลมากเพียงใด ยิ่ง R2 เข้าใกล้ 1 มากเท่าไหร่ ความพอดีก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น

จากค่า R2 ที่แสดงในแผนภาพกระจาย คุณสามารถคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ได้อย่างง่ายดาย:

1. เพื่อความแม่นยำที่ดีขึ้น ให้ Excel แสดงตัวเลขในค่า R-squared มากกว่าที่เป็นค่าเริ่มต้น
2. คลิกค่า R2 บนแผนภูมิ เลือกโดยใช้เมาส์ แล้วกด Ctrl + C เพื่อคัดลอก
3. รับค่ารากที่สองของ R2 โดยใช้ฟังก์ชัน SQRT หรือโดยการเพิ่มค่า R2 ที่คัดลอกเป็นกำลัง 0.5

ตัวอย่างเช่น ค่า R2 ในกราฟที่สองคือ 0.9174339392 ดังนั้น คุณสามารถค้นหาค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์สำหรับ การโฆษณา และ เครื่องทำความร้อนที่ขาย โดยใช้สูตรใดสูตรหนึ่งต่อไปนี้:

=SQRT(0.9174339392)

=0.9174339392^0.5

อย่างที่คุณแน่ใจแล้ว ค่าสัมประสิทธิ์ที่คำนวณด้วยวิธีนี้จะสอดคล้องกับค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ที่พบในตัวอย่างก่อนหน้า ยกเว้นเครื่องหมาย :

ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นกับความสัมพันธ์ใน Excel

ความสัมพันธ์ช่วงเวลาของผลิตภัณฑ์เพียร์สัน แสดงให้เห็นเฉพาะความสัมพันธ์ เชิงเส้น ระหว่างตัวแปรทั้งสอง ความหมาย ตัวแปรของคุณอาจสัมพันธ์กันอย่างมากในลักษณะอื่น เส้นโค้ง และยังคงมีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เท่ากับหรือใกล้เคียงกับศูนย์

สหสัมพันธ์แบบเพียร์สันไม่สามารถแยกแยะตัวแปร อิสระ และ อิสระ ตัวอย่างเช่น เมื่อใช้ฟังก์ชัน CORREL เพื่อค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างอุณหภูมิเฉลี่ยรายเดือนกับจำนวนเครื่องทำความร้อนที่ขาย เราได้ค่าสัมประสิทธิ์เป็น -0.97 ซึ่งบ่งชี้ว่ามีความสัมพันธ์เชิงลบสูง อย่างไรก็ตาม คุณสามารถสลับตัวแปรและได้ผลลัพธ์เดียวกัน ดังนั้น บางคนอาจสรุปว่ายอดขายเครื่องทำความร้อนที่สูงขึ้นทำให้อุณหภูมิลดลง ซึ่งเห็นได้ชัดว่าไม่มีเหตุผล ดังนั้น เมื่อเรียกใช้การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ใน Excel โปรดระวังข้อมูลที่คุณระบุ

นอกจากนี้ ความสัมพันธ์ของเพียร์สันยังไวต่อ ค่าผิดปกติ มาก หากคุณมีจุดข้อมูลอย่างน้อยหนึ่งจุดที่แตกต่างกันอย่างมากจากข้อมูลที่เหลือ คุณอาจได้รับภาพที่บิดเบี้ยวของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ในกรณีนี้ คุณควรจะใช้ความสัมพันธ์อันดับ Spearman แทน

นั่นคือวิธีการสร้างความสัมพันธ์ใน Excel หากต้องการดูตัวอย่างที่กล่าวถึงในบทช่วยสอนนี้อย่างละเอียดยิ่งขึ้น คุณสามารถดาวน์โหลดสมุดงานตัวอย่างด้านล่าง ฉันขอขอบคุณที่อ่านและหวังว่าจะได้พบคุณในบล็อกของเราในสัปดาห์หน้า!

แบบฝึกหัดสมุดงาน

คำนวณความสัมพันธ์ใน Excel (ไฟล์ .xlsx)

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้สาเหตุและคาดการณ์ ให้ก้าวไปข้างหน้า และทำการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้น

ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ใน Excel - การตีความสหสัมพันธ์

การวัดระดับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่อเนื่องสองตัวเรียกว่า ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ ( r).

ค่าสัมประสิทธิ์อยู่ระหว่าง -1 ถึง 1 เสมอ และจะวัดทั้งความแรงและทิศทางของความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปรต่างๆ

ความแรง

ยิ่งมาก ค่าสัมบูรณ์ของสัมประสิทธิ์ ความสัมพันธ์จะยิ่งแน่นแฟ้นยิ่งขึ้น:

• ค่ามากสุดของ -1 และ 1 บ่งชี้ถึงความสัมพันธ์เชิงเส้นที่สมบูรณ์แบบเมื่อจุดข้อมูลทั้งหมดอยู่ในเส้นตรง ในทางปฏิบัติ แทบจะไม่พบความสัมพันธ์ที่สมบูรณ์แบบ ไม่ว่าจะเป็นเชิงบวกหรือเชิงลบ
• ค่าสัมประสิทธิ์ของ 0 บ่งชี้ว่าไม่มีความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปร นี่คือสิ่งที่คุณน่าจะได้รับจากตัวเลขสุ่มสองชุด
• ค่าระหว่าง 0 ถึง +1/-1 แสดงถึงความสัมพันธ์ที่อ่อนแอ ปานกลาง และแข็งแกร่ง เมื่อ r เข้าใกล้ -1 หรือ 1 มากขึ้น ความแข็งแกร่งของความสัมพันธ์จะเพิ่มขึ้น

ทิศทาง

เครื่องหมายสัมประสิทธิ์ (บวกหรือลบ) บ่งชี้ว่า ทิศทางของความสัมพันธ์

• ค่าสัมประสิทธิ์เชิงบวก แสดงถึงความสัมพันธ์โดยตรงและสร้างความชันขึ้นบนกราฟ เมื่อตัวแปรหนึ่งเพิ่มขึ้น ตัวแปรอื่นๆ จะเพิ่มขึ้น และในทางกลับกัน
• ค่าสัมประสิทธิ์ ค่าลบ แสดงถึงความสัมพันธ์แบบผกผันและสร้างความชันลงบนกราฟ เมื่อตัวแปรหนึ่งเพิ่มขึ้น ตัวแปรอื่นๆ มีแนวโน้มที่จะลดลง

เพื่อความเข้าใจที่ดีขึ้น โปรดดูที่ กราฟความสัมพันธ์ต่อไปนี้:

• ค่าสัมประสิทธิ์ 1 หมายถึงความสัมพันธ์เชิงบวกที่สมบูรณ์แบบ - เมื่อตัวแปรหนึ่งเพิ่มขึ้น อีกตัวแปรหนึ่งจะเพิ่มขึ้นตามสัดส่วน
• ค่าสัมประสิทธิ์ของ -1 หมายถึงความสัมพันธ์เชิงลบที่สมบูรณ์แบบ - เมื่อตัวแปรหนึ่งเพิ่มขึ้น อีกตัวแปรหนึ่งจะลดลงตามสัดส่วน
• ค่าสัมประสิทธิ์ 0 หมายถึงไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัว - จุดข้อมูลคือ กระจัดกระจายไปทั่วกราฟ

เพียร์สันสหสัมพันธ์

ในทางสถิติ พวกเขาวัดความสัมพันธ์หลายประเภทขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูลที่คุณกำลังทำงานด้วย ในบทช่วยสอนนี้ เราจะมุ่งเน้นไปที่ความสัมพันธ์ที่พบบ่อยที่สุด

ความสัมพันธ์แบบเพียร์สัน ชื่อเต็มคือ ความสัมพันธ์ระหว่างช่วงเวลาของผลิตภัณฑ์เพียร์สัน (PPMC) ใช้เพื่อ ประเมินความสัมพันธ์ เชิงเส้น ระหว่างข้อมูลเมื่อการเปลี่ยนแปลงในตัวแปรหนึ่งเชื่อมโยงกับการเปลี่ยนแปลงตามสัดส่วนในตัวแปรอื่น กล่าวง่ายๆ ความสัมพันธ์แบบเพียร์สันตอบคำถาม: ข้อมูลสามารถแสดงบน aเส้น?

ในทางสถิติ มันคือประเภทความสัมพันธ์ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด และหากคุณกำลังจัดการกับ "ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์" โดยไม่มีคุณสมบัติเพิ่มเติม ก็เป็นไปได้มากที่สุดที่จะเป็น Pearson

นี่คือ สูตรที่ใช้บ่อยที่สุดในการหาค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเพียร์สัน หรือที่เรียกว่า Pearson's R :

ในบางครั้ง คุณอาจพบสูตรอื่นอีกสองสูตรสำหรับคำนวณ ตัวอย่างค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (r) และ ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของประชากร (ρ).

วิธีสร้างความสัมพันธ์แบบเพียร์สันใน Excel

การคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สันด้วยมือเกี่ยวข้องกับคณิตศาสตร์ค่อนข้างมาก . โชคดีที่ Microsoft Excel ทำให้ทุกอย่างง่ายขึ้น ขึ้นอยู่กับชุดข้อมูลและเป้าหมายของคุณ คุณมีอิสระที่จะใช้หนึ่งในเทคนิคต่อไปนี้:

• ค้นหาค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เพียร์สันด้วยฟังก์ชัน CORREL
• สร้างเมทริกซ์สหสัมพันธ์โดย ทำการวิเคราะห์ข้อมูล
• ค้นหาค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์หลายค่าด้วยสูตร
• เขียนกราฟความสัมพันธ์เพื่อให้เห็นภาพความสัมพันธ์ของข้อมูล

วิธีคำนวณ ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ใน Excel

ในการคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ด้วยมือ คุณต้องใช้สูตรที่ยาวนี้ หากต้องการหาค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ใน Excel ให้ใช้ประโยชน์จากฟังก์ชัน CORREL หรือ PEARSON และรับผลลัพธ์ในเสี้ยววินาที

ฟังก์ชัน CORREL ของ Excel

ฟังก์ชัน CORREL จะคืนค่าค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สันสำหรับค่าสองชุด ไวยากรณ์นั้นง่ายและตรงไปตรงมามาก:

ที่ไหน:

• Array1 คือช่วงแรกของค่า
• Array2 เป็นช่วงที่สองของค่า

อาร์เรย์ทั้งสองควรมีความยาวเท่ากัน

สมมติว่าเรามีชุดของตัวแปรอิสระ ( x ) ใน B2:B13 และตัวแปรตาม (y) ใน C2:C13 สูตรสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเราจะเป็นดังนี้:

=CORREL(B2:B13, C2:C13)

หรือเราสามารถสลับช่วงและยังคง ได้ผลลัพธ์เดียวกัน:

=CORREL(C2:C13, B2:B13)

ไม่ว่าจะด้วยวิธีใด สูตรจะแสดงความสัมพันธ์เชิงลบที่รุนแรง (ประมาณ -0.97) ระหว่างอุณหภูมิเฉลี่ยรายเดือนและจำนวนเครื่องทำความร้อนที่ขาย:

3 สิ่งที่คุณควรทราบเกี่ยวกับฟังก์ชัน CORREL ใน Excel

หากต้องการคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ใน Excel ให้สำเร็จ โปรดคำนึงถึงข้อเท็จจริงง่ายๆ 3 ข้อต่อไปนี้:

• หากมีเซลล์ตั้งแต่หนึ่งเซลล์ขึ้นไป ในอาร์เรย์มีข้อความ ค่าตรรกะ หรือช่องว่าง เซลล์ดังกล่าวจะถูกละเว้น เซลล์ที่มีค่าศูนย์จะถูกคำนวณ
• หากอาร์เรย์ที่ให้มามีความยาวต่างกัน ระบบจะส่งกลับข้อผิดพลาด #N/A
• หากอาร์เรย์ตัวใดตัวหนึ่งว่างเปล่าหรือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของ ค่าของพวกเขาเท่ากับศูนย์ a #DIV/0! เกิดข้อผิดพลาด

ฟังก์ชัน Excel PEARSON

ฟังก์ชัน PEARSON ใน Excel ทำสิ่งเดียวกัน - คำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของ Pearson Product Moment

โดยที่:

• Array1 คือช่วงของค่าอิสระ
• Array2 คือช่วงของค่าอิสระ

เนื่องจากทั้ง PEARSON และ CORREL คำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เชิงเส้นของเพียร์สัน ผลลัพธ์ของทั้งสองจึงควรสอดคล้องกัน และโดยทั่วไปจะใช้ใน Excel 2007 เวอร์ชันล่าสุดถึง Excel 2019

ใน Excel 2003 และ เวอร์ชันก่อนหน้า อย่างไรก็ตาม ฟังก์ชัน PEARSON อาจแสดงข้อผิดพลาดในการปัดเศษ ดังนั้นในเวอร์ชันเก่า ขอแนะนำให้ใช้ CORREL แทน PEARSON

ในชุดข้อมูลตัวอย่างของเรา ฟังก์ชันทั้งสองแสดงผลเหมือนกัน:

=CORREL(B2:B13, C2:C13)

=PEARSON(B2:B13, C2:C13)

วิธีสร้างเมทริกซ์สหสัมพันธ์ใน Excel ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล

เมื่อคุณต้องการทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรมากกว่า 2 ตัว การสร้างเมทริกซ์สหสัมพันธ์ซึ่งบางครั้งเรียกว่า <1 เป็นเรื่องที่สมเหตุสมผล>ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์พหุคูณ .

ตาราง เมทริกซ์สหสัมพันธ์ คือตารางที่แสดงค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่จุดตัดของแถวและคอลัมน์ที่เกี่ยวข้อง

เมทริกซ์สหสัมพันธ์ใน Excel ถูกสร้างขึ้นโดยใช้เครื่องมือ ความสัมพันธ์ จากส่วนเสริม Analysis ToolPak Add-in นี้มีอยู่ใน Excel 2003 ทุกเวอร์ชันจนถึง Excel 2019 แต่ไม่ได้เปิดใช้งานตามค่าเริ่มต้น หากคุณยังไม่ได้เปิดใช้งาน โปรดทำตามขั้นตอนที่อธิบายไว้ใน วิธีเปิดใช้งาน Data Analysis ToolPak ใน Excel

ด้วยเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่เพิ่มลงใน Ribbon ของ Excel คุณพร้อมที่จะเรียกใช้การวิเคราะห์ความสัมพันธ์:

1. ที่มุมบนขวาของแท็บ ข้อมูล > การวิเคราะห์ กลุ่ม คลิกปุ่ม การวิเคราะห์ข้อมูล
2. ในกล่องโต้ตอบ การวิเคราะห์ข้อมูล เลือก ความสัมพันธ์ แล้วคลิก ตกลง
3. ในช่อง ความสัมพันธ์ ให้กำหนดค่าพารามิเตอร์ด้วยวิธีนี้:
   • คลิกในช่อง ช่วงอินพุต และเลือกช่วงด้วย ข้อมูลต้นฉบับของคุณ รวมถึงส่วนหัวของคอลัมน์ (B1:D13 ในกรณีของเรา)
   • ในส่วน จัดกลุ่มตาม ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้เลือกกล่องตัวเลือก คอลัมน์ (กำหนด ว่าแหล่งข้อมูลของคุณถูกจัดกลุ่มเป็นคอลัมน์)
   • เลือกช่องทำเครื่องหมาย ป้ายกำกับในแถวแรก หากช่วงที่เลือกมีส่วนหัวของคอลัมน์
   • เลือกตัวเลือกผลลัพธ์ที่ต้องการ หากต้องการให้เมทริกซ์อยู่ในแผ่นงานเดียวกัน เลือก ช่วงเอาต์พุต และระบุการอ้างอิงไปยังเซลล์ซ้ายสุดที่จะส่งออกเมทริกซ์ (A15 ในตัวอย่างนี้)

เมื่อเสร็จแล้ว ให้คลิกปุ่ม ตกลง :

เมทริกซ์ของค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของคุณเสร็จสิ้นแล้ว และควรมีลักษณะดังที่แสดงในส่วนถัดไป

การตีความผลการวิเคราะห์สหสัมพันธ์

ในเมทริกซ์สหสัมพันธ์ของ Excel คุณสามารถค้นหาค่าสัมประสิทธิ์ได้ที่จุดตัดของแถวและคอลัมน์ หากพิกัดคอลัมน์และแถวเหมือนกัน ค่า 1 จะถูกส่งออก

ในข้างต้นตัวอย่างเช่น เราสนใจที่จะทราบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตาม (จำนวนเครื่องทำความร้อนที่ขาย) และตัวแปรอิสระสองตัว (อุณหภูมิเฉลี่ยต่อเดือนและค่าโฆษณา) ดังนั้นเราจึงดูเฉพาะตัวเลขที่จุดตัดกันของแถวและคอลัมน์เหล่านี้ ซึ่งไฮไลต์ไว้ในภาพหน้าจอด้านล่าง:

ค่าสัมประสิทธิ์ติดลบที่ -0.97 (ปัดเศษเป็นทศนิยม 2 ตำแหน่ง) แสดงความสัมพันธ์แบบผกผันที่ชัดเจนระหว่าง ยอดขายเครื่องทำความร้อนและอุณหภูมิรายเดือน - เมื่ออุณหภูมิสูงขึ้น เครื่องทำความร้อนก็จะขายน้อยลง

ค่าสัมประสิทธิ์บวก 0.97 (ปัดเศษเป็นทศนิยม 2 ตำแหน่ง) บ่งชี้ความเชื่อมโยงโดยตรงที่แข็งแกร่งระหว่างงบประมาณการโฆษณาและยอดขาย ยิ่งมาก เงินที่คุณใช้ในการโฆษณา ยอดขายก็จะยิ่งสูงขึ้น

วิธีวิเคราะห์ความสัมพันธ์หลายรายการใน Excel ด้วยสูตร

การสร้างตารางความสัมพันธ์ด้วยเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลนั้นง่ายมาก อย่างไรก็ตาม เมทริกซ์นั้นเป็นแบบคงที่ หมายความว่าคุณจะต้องเรียกใช้การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ใหม่ทุกครั้งที่ข้อมูลต้นฉบับเปลี่ยนแปลง

ข่าวดีก็คือคุณสามารถสร้างตารางความสัมพันธ์ที่คล้ายกันได้ด้วยตัวเอง และเมทริกซ์นั้นจะอัปเดตโดยอัตโนมัติ กับการเปลี่ยนแปลงแต่ละครั้งในค่าแหล่งที่มา

หากต้องการดำเนินการ ให้ใช้สูตรทั่วไปนี้:

หมายเหตุสำคัญ! เพื่อให้สูตรทำงานได้ คุณควรล็อคช่วงตัวแปรแรกโดยใช้การอ้างอิงเซลล์แบบสัมบูรณ์

ในกรณีของเรา ช่วงตัวแปรแรกคือ $B$2:$B$13 (โปรดสังเกตเครื่องหมาย $ ที่ล็อกการอ้างอิง) และสูตรสหสัมพันธ์ของเราใช้สูตรนี้ รูปร่าง:

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

เมื่อสูตรพร้อมแล้ว มาสร้างเมทริกซ์สหสัมพันธ์กัน:

1. ในแถวแรกและคอลัมน์แรกของเมทริกซ์ ให้พิมพ์ตัวแปร ตามลำดับเดียวกับที่ปรากฏในตารางแหล่งที่มาของคุณ (โปรดดูภาพหน้าจอด้านล่าง)
2. ป้อนสูตรข้างต้นในเซลล์ซ้ายสุด (กรณีของเราคือ B16)
3. ลากสูตร ลงและไปทางขวาเพื่อคัดลอกไปยังแถวและคอลัมน์ได้มากเท่าที่ต้องการ (3 แถวและ 3 คอลัมน์ในตัวอย่างของเรา)

ด้วยเหตุนี้ เราจึงมีเมทริกซ์ต่อไปนี้ที่มีความสัมพันธ์กันหลากหลาย ค่าสัมประสิทธิ์ โปรดทราบว่าค่าสัมประสิทธิ์ที่สูตรของเราแสดงออกมานั้นเหมือนกับค่าที่คำนวณโดย Excel ในตัวอย่างก่อนหน้าทุกประการ (เน้นค่าสัมประสิทธิ์ที่เกี่ยวข้อง):

วิธีการทำงานของสูตรนี้

ดังที่คุณทราบแล้ว ฟังก์ชัน CORREL ของ Excel จะส่งกลับค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์สำหรับตัวแปรสองชุดที่คุณระบุ ความท้าทายหลักคือการจัดหาช่วงที่เหมาะสมในเซลล์ที่สอดคล้องกันของเมทริกซ์ สำหรับสิ่งนี้ คุณป้อนเฉพาะช่วงตัวแปรแรกในสูตรและใช้ฟังก์ชันต่อไปนี้เพื่อทำการปรับเปลี่ยนที่จำเป็น:

• OFFSET - ส่งกลับช่วงที่เป็นจำนวนแถวและคอลัมน์ที่กำหนด