دەرسلىك ئاددىي تىلدا نەيزە باغلىنىشىنىڭ ئاساسلىرىنى چۈشەندۈرۈپ ، Excel دىكى نەيزە مەرتىۋىسىنىڭ باغلىنىش كوئېففىتسېنتىنى قانداق ھېسابلاشنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ.

Excel دا باغلىنىشلىق ئانالىز قىلغاندا ، كۆپىنچە ئەھۋاللاردا سىز Pearson نىڭ باغلىنىشىنى بىر تەرەپ قىلىسىز. ئەمما Pearson نىڭ باغلىنىش كوئېففىتسېنتى پەقەت ئىككى ئۆزگەرگۈچى مىقدار ئوتتۇرىسىدىكى تۈز سىزىقلىق مۇناسىۋەتنى ئۆلچەيدىغان بولغاچقا ، ئۇ بارلىق سانلىق مەلۇمات تىپلىرىغا ماس كەلمەيدۇ - ئۆزگەرگۈچى مىقدارلىرىڭىز سىزىقسىز ھالەتتە كۈچلۈك باغلىنىشى مۇمكىن ، يەنىلا كوئېففىتسېنت نۆلگە يېقىنلىشىشى مۇمكىن. بۇ خىل ئەھۋال ئاستىدا ، سىز پىئېرسوننىڭ ئورنىغا نەيزە مەرتىۋىسىنى باغلىسىڭىز بولىدۇ. نەشرى Pearson نىڭ باغلىنىشچان كوئېففىتسېنتىنىڭ ئىككى خىل ئۆزگەرگۈچى مىقدارنىڭ ئۆز دەرىجىسىگە ئاساسەن باغلىنىش دەرىجىسىنى ئۆلچەيدىغان نۇسخىسى. ئۆزگەرگۈچى مىقدار. سىزىقلىق ئىككى ئۆزگەرگۈچى مىقدار ئوخشاش سۈرئەتتە ئوخشاش يۆنىلىشتە ئۆزگەرگەندە مۇناسىۋەتنى كۆرسىتىدۇ. يەككە مۇناسىۋەتتە ، ئۆزگەرگۈچى مىقدارلارمۇ بىللە ئۆزگىرىدۇ ، ئەمما دائىملىق سۈرئەتتە بولۇشى ناتايىن. تۆۋەندىكىپېرسون باغلىنىشىدىكى ئاساسىي پەرەزلەر قاندۇرۇلمىغان ئەھۋاللار:

1. ئەگەر سانلىق مەلۇماتلىرىڭىز سىزىقسىز مۇناسىۋەتنى كۆرسەتسە ياكى نورمال تارقىتىلمىسا.
2. ئەگەر كەم دېگەندە بىر ئۆزگەرگۈچى مىقدار تەرتىپلىك . ئەگەر قىممىتىڭىزنى «بىرىنچى ، ئىككىنچى ، ئۈچىنچى…» تەرتىپىگە قويسىڭىز ، سىز تەرتىپلىك سانلىق مەلۇماتلارنى بىر تەرەپ قىلىسىز.
3. ئەگەر كۆرۈنەرلىك سىرتقا چىققۇچىلار بولسا. Pearson نىڭ باغلىنىشىغا ئوخشىمايدىغىنى ، نەيزە باغلىنىشى سىرتقى كىشىلەرگە نىسبەتەن سەزگۈر ئەمەس ، چۈنكى ئۇ قاتاردا ھېسابلايدۇ ، شۇڭا ئەمەلىي قىممەتنىڭ پەرقىنىڭ مەنىسى يوق.

مەسىلەن ، سىز نەيزە باغلىنىشىنى ئىشلىتەلەيسىز. تۆۋەندىكى سوئاللارنىڭ جاۋابىنى تېپىش ئۈچۈن:

• مائارىپ سەۋىيىسى يۇقىرى كىشىلەر مۇھىتقا بەكرەك كۆڭۈل بۆلەمدۇ؟ دورا ئىستېمال قىلىش كېرەكمۇ؟ ياكى گرېتسىيە ھەرپلىرى ρ ("rho") ، شۇڭلاشقا ئۇ دائىم نەيزە ماھىرى رو دەپ ئاتىلىدۇ.

  نەيزە مەرتىۋىسىنىڭ باغلىنىش كوئېففىتسېنتى ھەر ئىككىسىنى ئۆلچەيدۇ. سانلىق مەلۇماتلار قاتارىدىكى مۇناسىۋەتنىڭ كۈچى ۋە يۆنىلىشى. ئۇ -1 دىن 1 گىچە بولغان ھەر قانداق قىممەتكە ئايلىنالايدۇ ، كوئېففىتسېنتنىڭ مۇتلەق قىممىتى 1 گە يېقىنلاشقانسېرى مۇناسىۋەت شۇنچە كۈچلۈك بولىدۇ:

  • 1 مۇكەممەل مۇسبەتباغلىنىشلىق
  • -1 مۇكەممەل مەنپىي باغلىنىشلىق
  • 0 ھېچقانداق باغلىنىشلىق ئەمەس بۇ رەت تەرتىپتە ھېچقانداق باغلىنىش يوق (ئوخشاش دەرىجىدىكى ئىككى ياكى ئۇنىڭدىن ئارتۇق كۆزىتىشكە تەقسىم قىلىنغان) ، نەيزە باغلىنىش كوئېففىتسېنتىنى تۆۋەندىكى فورمۇلانىڭ بىرى بىلەن ھېسابلىغىلى بولىدۇ.

    ئەگەر باغلىنىش دەرىجىسى بولمىسا ، تېخىمۇ ئاددىي فورمۇلا قىلىدۇ:

    

    قەيەردە:

    • d _i پەرقى بىر جۈپ قاتار ئارىسىدا
    • n كۆزىتىش قېتىم سانى

    باغلانغان قاتار غا تاقابىل تۇرۇش ئۈچۈن ، نەيزە باغلىنىشىنىڭ تولۇق نۇسخىسى فورمۇلانى ئىشلىتىشكە توغرا كېلىدۇ ، بۇ Pearson نىڭ r نىڭ ئازراق ئۆزگەرتىلگەن نۇسخىسى:

    

    قەيەردە:

    • R (x) ۋە R (y ) بولسا x ۋە y ئۆزگەرگۈچى مىقدارلار
    • R (x) ۋە R (y) بولسا ئوتتۇرا دەرىجىدىكى

    Excel دىكى Spearman نىڭ باغلىنىشىنى CORREL ئىقتىدارى بىلەن قانداق ھېسابلاش

    كىشىنى ئەپسۇسلاندۇرىدىغىنى ، Excel نىڭ Spea نى ھېسابلاش ئىقتىدارى يوق. rman دەرىجىسى باغلىنىش كوئېففىتسېنتى. قانداقلا بولمىسۇن ، بۇ سىزنىڭ يۇقىرىدىكى فورمۇلا بىلەن مېڭىڭىزنى يېرىشىڭىز كېرەكلىكىدىن دېرەك بەرمەيدۇ. Excel نى ئازراق كونترول قىلىش ئارقىلىق ، بىز نەيزە بىلەن مۇناسىۋەتلىك تېخىمۇ ئاددىي ئۇسۇلنى ئوتتۇرىغا قويالايمىز.

    مىسال سۈپىتىدە ، جىسمانىي پائالىيىتىمىزنىڭ قان بېسىمى بىلەن مۇناسىۋىتى بار-يوقلۇقىنى تېپىپ باقايلى. B ئىستوندا ، ئوخشاش ياشتىكى 10 ئەرنىڭ سەرپ قىلىدىغان مىنۇت سانى بارھەر كۈنى چېنىقىش ئۆيىدە ، C ئىستوندا بىزدە ئۇلارنىڭ قان بېسىمى بار>

  • سانلىق مەلۇماتلىرىڭىزنى رەتكە تۇرغۇزۇڭ
  قاراڭ: VLOOKUP مىسالدا Excel دىكى بىر قانچە ۋاراقنى بېسىپ ئۆتتى

  نەيزە باغلىنىشى ئىككى ئۆزگەرگۈچى مىقدار ئوتتۇرىسىدىكى باغلىنىشنى ئۇلارنىڭ دەرىجىسىگە ئاساسەن باھالىغانلىقى ئۈچۈن ، مەنبە سانلىق مەلۇماتلىرىڭىزنى رەتكە تۇرغۇزۇشىڭىز كېرەك. Excel RANK.AVG ئىقتىدارىنى ئىشلىتىش ئارقىلىق بۇنى تېزلا ئەمەلگە ئاشۇرغىلى بولىدۇ. =RANK.AVG(B2,$B$2:$B$11,0)

  ئىككىنچى ئۆزگەرگۈچى مىقدار (قان بېسىمى) نى رەتكە تۇرغۇزۇش ئۈچۈن ، تۆۋەندىكى فورمۇلانى E2 ھۈجەيرىسىگە قويۇپ ، ئىستونغا كۆچۈرۈڭ:

  =RANK.AVG(C2,$C$2:$C$11,0)

  فورمۇلانىڭ نورمال ئىشلىشى ئۈچۈن ، مۇتلەق كاتەكچە پايدىلىنىش دائىرىسى بىلەن قۇلۇپنى جەزملەشتۈرۈڭ.

  بۇ ۋاقىتتا ، مەنبە سانلىق مەلۇماتلىرىڭىز مۇشۇنىڭغا ئوخشاش بولۇشى كېرەك: نەيزە باغلىنىش كوئېففىتسېنتىنى تېپىڭ

  قاتار تۇرغۇزۇلغاندىن كېيىن ، بىز Excel CORREL ئىقتىدارىنى ئىشلىتىپ نەيزەنىڭ رولىغا ئېرىشەلەيمىز:

  =CORREL(D2:D11, E2:E11)

  فورمۇلا كوئېففىتسېنتىنى قايتۇرىدۇ. -0.7576 (يۇمىلاق 4 خانىلىق) ، بۇ بىر قەدەر كۈچلۈك سەلبىي باغلىنىشنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ ۋە بىزگە شۇنداق يەكۈن چىقارغىلى بولىدۇكى ، ئادەم قانچە كۆپ ھەرىكەت قىلسا ، قان بېسىمى شۇنچە تۆۋەن بولىدۇ. 0.7445) سەل ئاجىز باغلىنىشنى كۆرسىتىدۇ ، ئەمما يەنىلا ستاتىستىكا lly ئەھمىيەتلىك:

  

  بۇنىڭ گۈزەللىكىئۇسۇل بولسا تېز ، ئاسان ۋە رەت تەرتىپىدە باغلىنىش بار-يوقلۇقىدىن قەتئىينەزەر ئىشلەيدۇ.

  Excel دىكى نەيزە باغلىنىش كوئېففىتسېنتىنى ئەنئەنىۋى فورمۇلا بىلەن ھېسابلاڭ

  CORREL ئىقتىدارى Spearman نىڭ rho نى توغرا ھېسابلىغانلىقىنى ، ستاتىستىكىدا قوللىنىلغان ئەنئەنىۋى فورمۇلا ئارقىلىق نەتىجىنى دەلىللىيەلەيسىز. بۇ يەردە قانداق بولىدۇ:

  1. ھەر بىر جۈپ رەتنىڭ ( d ) ئارىسىدىكى پەرقنى تېپىپ ، بىر دەرىجىنى يەنە بىر دەرىجە تۆۋەنلىتىش:

     =D2-E2

     بۇ فورمۇلا بار F2 غا ئاندىن ستونغا كۆچۈرۈلىدۇ.

  2. ھەر بىر دەرىجىدىكى پەرقنى ئىككىسىنىڭ كۈچىگە كۆتۈرۈڭ ( d2 ):

     =F2^2

     بۇ فورمۇلا G.

  3. كۋادرات پەرقىنى قوشۇڭ:

     =SUM(G2:G11)

     بۇ فورمۇلا ھەر قانداق قۇرۇق كاتەكچىگە ، بىزنىڭ ئەھۋالىمىزدا G12 غا بارالايدۇ. سانلىق مەلۇمات ئورۇنلاشتۇرۇشىنى چۈشىنىش:

     قاراڭ: Excel دىكى كۋادرات يىلتىزى: SQRT ئىقتىدارى ۋە باشقا ئۇسۇللار

     

  4. سانلىق مەلۇمات توپلىمىڭىزنىڭ باغلىنىش دەرىجىسى بار-يوقلۇقىغا ئاساسەن ، بۇ فورمۇلادىن بىرنى ئىشلىتىپ نەيزە باغلىنىش كوئېففىتسېنتىنى ھېسابلاڭ.

  مىسالىمىزدا ھېچقانداق باغلىنىش يوق ، شۇڭا بىز تېخىمۇ ئاددىي فورمۇلا بىلەن ماڭالايمىز:

  

  بىلەن d2 تەڭ 290 گە ، ۋە n (كۆزىتىش سانى) 10 گە تەڭ ، فورمۇلا تۆۋەندىكىدەك ئۆزگىرىشلەرنى باشتىن كەچۈردى:

  

  نەتىجىدە ، سىز -0.757575758 غا ئېرىشىسىز شۇنداقلا بۇ نەيزە باغلىنىشلىق كوئېتۇت بىلەن ھېسابلىنىدۇئالدىنقى مىسال.

  Microsoft Excel دا ، يۇقارقى ھېسابلاشلارنى تۆۋەندىكى تەڭلىمىلەر بىلەن ئېلىپ بارغىلى بولىدۇ: .3 <<> قانداقلا بولمىسۇن ، باشقا ئۇيۇشمىلار بولۇشى مۇمكىن. شۇڭا ، مەيلى قايسى باغلىنىشلىق بولۇشىڭىزدىن قەتئىينەزەر ، گرافىكتىكى ئۆزگەرگۈچى مىقدارلار ئوتتۇرىسىدىكى مۇناسىۋەتكە ۋەكىللىك قىلىش ھەمىشە ياخشى پىكىر. 3>

  1. بۇ مىسالدا چۈشەندۈرۈلگەندەك RANK.AVG ئىقتىدارىنى ئىشلىتىپ رەت تەرتىپنى ھېسابلاڭ.
  2. قاتار بىلەن ئىككى ئىستوننى تاللاڭ. بۇنىڭ ئۈچۈن ، پاراڭلىشىش گۇرۇپپىسىدىكى باشلاش بەتكۈچىدىكى چېچىلىش جەدۋەل سىنبەلگىسىنى چېكىڭ.
  3. قوشۇش دىئاگراممىڭىزغا يۈزلىنىش. ئەڭ تېز ئۇسۇل دىئاگرامما ئېلېمېنتلىرى كۇنۇپكىسىنى بېسىش & gt; يۈزلىنىش قوشۇش… .
  4. دىئاگراممىدا R كۋادرات قىممىتىنى كۆرسىتىش. يۆنىلىشنى قوش چېكىپ ، كۆزنەكنى ئېچىڭ ، يۈزلىنىش تاللانمىلىرى بەتكۈچىگە ئالماشتۇرۇڭ ۋە رامكىسىدىكى كۆرسىتىش R كۋادرات قىممىتى نى تاللاڭ.
  5. تېخىمۇ ياخشى توغرىلىق ئۈچۈن R2 قىممىتىدە تېخىمۇ كۆپ رەقەملەرنى كۆرسىتىڭ. بۇنىڭدىن باشقا ، سىز ئېرىشىسىز ئېنىقلاش كوئېففىتسېنتى (R2) ، كۋادرات يىلتىزى Pearson نىڭ باغلىنىش كوئېففىتسېنتى (r). ئەمما رەت تەرتىپتىكى سانلىق مەلۇماتلارنى پىلانلىغانلىقىڭىز ئۈچۈن ، بۇ پېرسوننىڭ r نەيزە نەيچىسىدىن باشقا نەرسە ئەمەس.

  ئەسكەرتىش. R كۋادرات ھەمىشە مۇسبەت سان ، شۇڭلاشقا چىقىرىۋېتىلگەن نەيزە مەرتىۋىسىنىڭ باغلىنىش كوئېففىتسېنتىمۇ ھەمىشە ئاكتىپ بولىدۇ. مۇۋاپىق بەلگە قوشۇش ئۈچۈن ، باغلىنىشلىق گرافىكىڭىزدىكى قۇرغا قاراڭ - يۇقىرىغا يانتۇلۇق مۇسبەت باغلىنىشنى كۆرسىتىدۇ (تۆۋەنگە بەلگە) ، تۆۋەنگە يانتۇلۇق مەنپىي باغلىنىشنى كۆرسىتىدۇ (مىنۇس بەلگىسى).

  بىزنىڭ ئەھۋالدا ، R2 0.5739210285 غا تەڭ. كۋادرات يىلتىزىنى تېپىش ئۈچۈن SQRT ئىقتىدارىنى ئىشلىتىڭ:

  =SQRT(0.5739210285)

  … ھەمدە ئاللىبۇرۇن 0.757575758 نىڭ كوئېففىتسېنتىغا ئېرىشىسىز. باغلىنىشلىق ، شۇڭا بىز مىنۇس بەلگىسىنى قوشىمىز ھەمدە -0.757575758 نىڭ توغرا بولغان نەيزە باغلىنىش كوئېففىتسېنتىغا ئېرىشىمىز. بۇ دەرسلىكتە سۆزلەنگەن مىساللارنى تەپسىلىي كۆرۈش ئۈچۈن ، تۆۋەندىكى ئۈلگە خىزمەت دەپتىرىمىزنى چۈشۈرۈشىڭىزنى قارشى ئالىمىز. ئوقۇغانلىقىڭىزغا رەھمەت ، كېلەر ھەپتە بىلوگىمىزدا كۆرۈشىڭىزنى ئۈمىد قىلىمەن!