Как посчитать коэффициент корреляции в excel
Функция КОРРЕЛ
Функция КОРРЕЛ возвращает коэффициент корреляции двух диапазонов ячеев. Коэффициент корреляции используется для определения взаимосвязи между двумя свойствами. Например, можно установить зависимость между средней температурой в помещении и использованием кондиционера.
Синтаксис
Аргументы функции КОРРЕЛ описаны ниже.
массив1 — обязательный аргумент. Диапазон значений ячеок.
массив2 — обязательный аргумент. Второй диапазон значений ячеев.
Замечания
Если аргумент массива или ссылки содержит текст, логические значения или пустые ячейки, эти значения игнорируются; однако ячейки с нулевыми значениями включаются.
Если массив1 и массив2 имеют различное количество точек данных, то correl возвращает #N/A.
Если массив1 или массив2 пуст или если s (стандартное отклонение) их значений равно нулю, то corREL возвращает значение #DIV/0! ошибку «#ВЫЧИС!».
Уравнение для коэффициента корреляции имеет следующий вид:
являются средними значениями выборок СРЗНАЧ(массив1) и СРЗНАЧ(массив2).
Пример
В следующем примере возвращается коэффициент корреляции двух наборов данных в столбцах A и B.
Дополнительные сведения
Вы всегда можете задать вопрос специалисту Excel Tech Community или попросить помощи в сообществе Answers community.
2 способа корреляционного анализа в Microsoft Excel
Корреляционный анализ – популярный метод статистического исследования, который используется для выявления степени зависимости одного показателя от другого. В Microsoft Excel имеется специальный инструмент, предназначенный для выполнения этого типа анализа. Давайте выясним, как пользоваться данной функцией.
Суть корреляционного анализа
Предназначение корреляционного анализа сводится к выявлению наличия зависимости между различными факторами. То есть, определяется, влияет ли уменьшение или увеличение одного показателя на изменение другого.
Расчет коэффициента корреляции
Теперь давайте попробуем посчитать коэффициент корреляции на конкретном примере. Имеем таблицу, в которой помесячно расписана в отдельных колонках затрата на рекламу и величина продаж. Нам предстоит выяснить степень зависимости количества продаж от суммы денежных средств, которая была потрачена на рекламу.
Способ 1: определение корреляции через Мастер функций
Одним из способов, с помощью которого можно провести корреляционный анализ, является использование функции КОРРЕЛ. Сама функция имеет общий вид КОРРЕЛ(массив1;массив2).
В поле «Массив2» нужно внести координаты второго столбца. У нас это затраты на рекламу. Точно так же, как и в предыдущем случае, заносим данные в поле.
Как видим, коэффициент корреляции в виде числа появляется в заранее выбранной нами ячейке. В данном случае он равен 0,97, что является очень высоким признаком зависимости одной величины от другой.
Способ 2: вычисление корреляции с помощью пакета анализа
Кроме того, корреляцию можно вычислить с помощью одного из инструментов, который представлен в пакете анализа. Но прежде нам нужно этот инструмент активировать.
Параметр «Группирование» оставляем без изменений – «По столбцам», так как у нас группы данных разбиты именно на два столбца. Если бы они были разбиты построчно, то тогда следовало бы переставить переключатель в позицию «По строкам».
В параметрах вывода по умолчанию установлен пункт «Новый рабочий лист», то есть, данные будут выводиться на другом листе. Можно изменить место, переставив переключатель. Это может быть текущий лист (тогда вы должны будете указать координаты ячеек вывода информации) или новая рабочая книга (файл).
Когда все настройки установлены, жмем на кнопку «OK».
Так как место вывода результатов анализа было оставлено по умолчанию, мы перемещаемся на новый лист. Как видим, тут указан коэффициент корреляции. Естественно, он тот же, что и при использовании первого способа – 0,97. Это объясняется тем, что оба варианта выполняют одни и те же вычисления, просто произвести их можно разными способами.
Как видим, приложение Эксель предлагает сразу два способа корреляционного анализа. Результат вычислений, если вы все сделаете правильно, будет полностью идентичным. Но, каждый пользователь может выбрать более удобный для него вариант осуществления расчета.
Помимо этой статьи, на сайте еще 12540 инструкций.
Добавьте сайт Lumpics.ru в закладки (CTRL+D) и мы точно еще пригодимся вам.
Отблагодарите автора, поделитесь статьей в социальных сетях.
Коэффициент корреляция в excel — примеры как применять
Microsoft Office Excel часто используется для анализа данных и применения различных функций, которые встроены в программу. Для выявления зависимости одной величины от другой ведутся корреляционные исследования, которые достаточно популярны в статистике. Сегодня разберемся, как осуществляется корреляция в excel.
Введение
Чтобы рассчитать коэффициент корреляции, необходимо воспользоваться специальной функцией КОРРЕЛ. Формула содержит аргументы для двух массивов данных, между которыми нужно найти зависимость. Полученный коэффициент корреляции в excel можно расшифровать следующим образом:
При этом есть ряд особенностей использования функции КОРРЕЛ:
Примеры использования
Рассмотрим несколько задач, чтобы понять принцип работы статистической функции.
Пример 1. В фирме есть бюджет на рекламную кампанию в месяц, а также есть объем продаж продукта, необходимо посчитать зависимость этих величин.
В произвольной ячейке записываете формулу со ссылкой на два диапазона и получаете число.
Результат близок к единице, значит между рекламой и продажами продукта существует сильная прямая зависимость.
Пример 2.
Есть показатели продаж мебели за квартал, а также изменение цены на товар за тот же период времени.
Пример 3.
Имеются затраты на квартиру и еду за три месяца, необходимо вычислить зависимость этих статей расхода друг от друга.
Полученный результат говорит о слабой связи этих категорий.
Прочие возможности
Также при помощи функции КОРРЕЛ можно провести более сложные исследования. Примером является парная и множественная корреляция. Отличие их заключается в том, что при множественной корреляции независимых переменных, влияющих на величину, может быть две и более, а при парной – только одна. Эти инструменты используют специалисты при анализе большого количества данных для проведения статистических исследований и выявления сложных зависимостей одной величины от множества других или их отсутствие.
Также можно сделать график, чтобы наглядно показать зависимость одной величины от другой. Сделаем это для первого примера с рекламой и продажами.
Такой способ отображения данных позволяет быстро оценить влияние, а коэффициент корреляции отображает силу зависимости. Однако делать окончательный вывод на основе корреляционных исследований не рекомендуется, необходимо проводить дополнительный анализ влияющих факторов.
Как видите, редактор Excel от Microsoft позволяет проводить статистические исследования и выявлять взаимосвязи между массивами данных при помощи встроенных функций. Корреляция дает общее представление о взаимосвязи данных, но более точные результаты можно получить только с использованием нескольких статистических инструментов.
Жми «Нравится» и получай только лучшие посты в Facebook ↓
Определение множественного коэффициента корреляции в MS Excel
Для определения степени зависимости между несколькими показателями применяется множественные коэффициенты корреляции. Их затем сводят в отдельную таблицу, которая имеет название корреляционной матрицы. Наименованиями строк и столбцов такой матрицы являются названия параметров, зависимость которых друг от друга устанавливается. На пересечении строк и столбцов располагаются соответствующие коэффициенты корреляции. Давайте выясним, как можно провести подобный расчет с помощью инструментов Excel.
Вычисление множественного коэффициента корреляции
Принято следующим образом определять уровень взаимосвязи между различными показателями, в зависимости от коэффициента корреляции:
Если корреляционный коэффициент отрицательный, то это значит, что связь параметров обратная.
Для того, чтобы составить корреляционную матрицу в Экселе, используется один инструмент, входящий в пакет «Анализ данных». Он так и называется – «Корреляция». Давайте узнаем, как с помощью него можно вычислить показатели множественной корреляции.
Этап 1: активация пакета анализа
Сразу нужно сказать, что по умолчанию пакет «Анализ данных» отключен. Поэтому, прежде чем приступить к процедуре непосредственного вычисления коэффициентов корреляции, нужно его активировать. К сожалению, далеко не каждый пользователь знает, как это делать. Поэтому мы остановимся на данном вопросе.
После указанного действия пакет инструментов «Анализ данных» будет активирован.
Этап 2: расчет коэффициента
Теперь можно переходить непосредственно к расчету множественного коэффициента корреляции. Давайте на примере представленной ниже таблицы показателей производительности труда, фондовооруженности и энерговооруженности на различных предприятиях рассчитаем множественный коэффициент корреляции указанных факторов.
Так как у нас факторы разбиты по столбцам, а не по строкам, то в параметре «Группирование» выставляем переключатель в позицию «По столбцам». Впрочем, он там уже и так установлен по умолчанию. Поэтому остается только проверить правильность его расположения.
Около пункта «Метки в первой строке» галочку ставить не обязательно. Поэтому мы пропустим данный параметр, так как он не повлияет на общий характер расчета.
В блоке настроек «Параметр вывода» следует указать, где именно будет располагаться наша корреляционная матрица, в которую выводится результат расчета. Доступны три варианта:
Давайте выберем последний вариант. Переставляем переключатель в положение «Выходной интервал». В этом случае в соответствующем поле нужно указать адрес диапазона матрицы или хотя бы её верхнюю левую ячейку. Устанавливаем курсор в поле и клацаем по ячейке на листе, которую планируем сделать верхним левым элементом диапазона вывода данных.
После выполнения всех указанных манипуляций остается только щелкнуть по кнопке «OK» в правой части окошка «Корреляция».
Этап 3: анализ полученного результата
Теперь давайте разберемся, как понимать тот результат, который мы получили в процессе обработки данных инструментом «Корреляция» в программе Excel.
Как видим из таблицы, коэффициент корреляции фондовооруженности (Столбец 2) и энерговооруженности (Столбец 1) составляет 0,92, что соответствует очень сильной взаимосвязи. Между производительностью труда (Столбец 3) и энерговооруженностью (Столбец 1) данный показатель равен 0,72, что является высокой степенью зависимости. Коэффициент корреляции между производительностью труда (Столбец 3) и фондовооруженностью (Столбец 2) равен 0,88, что тоже соответствует высокой степени зависимости. Таким образом, можно сказать, что зависимость между всеми изучаемыми факторами прослеживается довольно сильная.
Как видим, пакет «Анализ данных» в Экселе представляет собой очень удобный и довольно легкий в обращении инструмент для определения множественного коэффициента корреляции. С его же помощью можно производить расчет и обычной корреляции между двумя факторами.
Помимо этой статьи, на сайте еще 12540 инструкций.
Добавьте сайт Lumpics.ru в закладки (CTRL+D) и мы точно еще пригодимся вам.
Отблагодарите автора, поделитесь статьей в социальных сетях.
Как найти корреляцию в Excel
Microsoft Excel — утилита, которая широко используется во многих компаниях и на предприятиях. Реалии таковы, что практически любой работник должен в той или иной мере владеть Excel, так как эта программа применяется для решения очень широкого спектра задач. Работая с таблицами, нередко приходится определять, связаны ли между собой определённые переменные. Для этого используется так называемая корреляция. В этой статье мы подробно рассмотрим, как рассчитать коэффициент корреляции в Excel. Давайте разбираться. Поехали!
Теперь, разобравшись с теорией, перейдём к практике.
Определение коэффициента через «Мастер функций»
Чтобы найти взаимосвязь между переменными х и у, воспользуйтесь встроенной функцией Microsoft Excel «КОРРЕЛ». Для этого выполните следующие действия:
В нашем примере в строке «Массив1» вносим координаты диапазона ячеек значения, зависимость которого нужно определить (у нас это доходы от продаж). Чтобы добавить в поле адрес массива, выделяем ячейки в столбце. В строку «Массив2» следует ввести координаты другого столбца (в нашем случае это будет предусмотренный рекламный бюджет). Ниже в пункте «Значение» можно сразу же увидеть результат подсчёта. Добавив данные в поля «Массив1» и «Массив2», жмите «Ок».
В нашем случае показатель средний, зависимость доходности от рекламы не впечатляет, хотя и однозначно присутствует.
Расчёт корреляции с помощью средств пакета анализа
Корреляционную зависимость можно вычислить также с применением специального инструмента, предварительно его активировав. Для выполнения задачи потребуется совершить следующие манипуляции:
Коэффициент корреляции рассчитывается программой
Расчёт корреляционной зависимости по формуле
Следующий способ будет актуален для студентов, от которых требуют найти зависимость по заданной формуле. Прежде всего, нужно знать средние значения переменных x и y, после чего на основании полученных данных можно подсчитать взаимосвязь:
Как видите, умея правильно работать с функциями Microsoft Excel, можно существенно упростить себе задачу расчёта непростых математических выражений. Благодаря средствам, реализованным в программе, вы без труда сделаете корреляционный анализ в Excel всего за пару минут, сэкономив время и силы. Пишите в комментариях, помогла ли вам статья разобраться в вопросе, спрашивайте обо всём, что заинтересовало вас по рассмотренной теме.