Unter Korrelation versteht man grundsätzlich einen gegenseitigen Zusammenhang zwischen zwei oder mehreren Datensätzen. In der Statistik werden bivariate Daten oder zwei Zufallsvariablen verwendet, um die Korrelation zwischen ihnen zu ermitteln. Der Korrelationskoeffizient ist im Allgemeinen die Messung der Korrelation zwischen den bivariaten Daten, die im Wesentlichen angibt, wie stark zwei Zufallsvariablen miteinander korrelieren.
Wenn der Korrelationskoeffizient 0 ist, sind die bivariaten Daten nicht miteinander korreliert.
Wenn der Korrelationskoeffizient -1 oder +1 beträgt, sind die bivariaten Daten stark miteinander korreliert.
r=-1 bezeichnet eine starke negative Beziehung und r=1 bezeichnet eine starke positive Beziehung.
Wenn der Korrelationskoeffizient nahe bei -1 oder +1 liegt, können wir im Allgemeinen sagen, dass die bivariaten Daten stark miteinander korrelieren.
Der Korrelationskoeffizient wird berechnet mit Korrelationskoeffizient nach Pearson was gegeben ist durch:
Korrelationskoeffizient
Wo,
- r: Korrelationskoeffizient.
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Korrelationskoeffizienten in Excel ermitteln.
Polymorphismus
Beispiel: Betrachten Sie den folgenden Datensatz:
Den Korrelationskoeffizienten in Excel ermitteln:
1. Verwenden der CORREL-Funktion
Verwenden Sie in Excel die folgende Formel, um den Korrelationskoeffizienten zu ermitteln:
=CORREL(array1, array2) array1: Array der Variablen x array2: Array der Variablen y Um Array1 und Array2 einzufügen, wählen Sie einfach den Zellbereich für beide aus.
1. Ermitteln wir den Korrelationskoeffizienten für die Variablen X und Y1.
Korrelationskoeffizient von x und y1
array1: Wertesatz von X. Der Zellbereich reicht von A2 bis A6.
array2: Wertesatz von Y1. Der Zellbereich reicht von B2 bis B6.
Ebenso können Sie die Korrelationskoeffizienten für (X, Y2) und (X, Y3) mithilfe der Excel-Formel ermitteln. Schließlich sind die Korrelationskoeffizienten wie folgt:
Aus der obigen Tabelle können wir Folgendes ableiten:
X und Y1 haben einen negativen Korrelationskoeffizienten.
X und Y2 haben einen positiven Korrelationskoeffizienten.
X und Y3 korrelieren nicht, da der Korrelationskoeffizient nahezu Null ist.
vollständige Form von i d e
Beispiel: Fahren wir nun mit den beiden weiteren Methoden unter Verwendung eines neuen Datensatzes fort. Betrachten Sie den folgenden Datensatz:
Datenanalyse nutzen
Wir können den gegebenen Datensatz auch analysieren und den Korrelationskoeffizienten berechnen: Führen Sie dazu die folgenden Schritte aus:
Schritt 1: Zuerst müssen Sie es aktivieren Datenanalyse ToolPak in Excel. Ermöglichen :
- Gehe zu Datei Tab in der oberen linken Ecke des Excel-Fensters und wählen Sie Optionen .
- Der Excel-Optionen Das Dialogfeld wird geöffnet. Gehen Sie nun zum Add-Ins Option und in der Verwalten Wählen Sie im Dropdown-Menü Excel-Add-Ins aus.
- Klicke auf Gehen Taste.
- Das Dialogfeld „Add-Ins“ wird geöffnet. Aktivieren Sie hier die Option Analyse-ToolPak .
- Klicken OK !
Registerkarte „Datenanalyse“ hinzugefügt
Schritt 2: Klicken Sie nun auf Daten gefolgt von Datenanalyse . Es erscheint ein Dialogfeld.
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Schritt 3: Im Dialogfenster auswählen Korrelation aus der Liste der Optionen. Klicken OK !
Schritt 4: Das Korrelationsmenü wird angezeigt.
Schritt 5: In diesem Menü geben Sie zunächst die ein Eingabebereich . Der Eingabebereich ist der Zellbereich der Spalten X und Y1, wie im Bild unten hervorgehoben.
Schritt 6: Liefern Sie außerdem die Ausgabebereich als Zellennummer, in der Sie das Ergebnis anzeigen möchten. Standardmäßig wird die Ausgabe in der neuen Excel-Tabelle angezeigt, falls Sie keinen Ausgabebereich angeben.
Schritt 7: Überprüf den Etiketten In erste Reihe Möglichkeit wenn der Datensatz Beschriftungen enthält. In unserem Fall hat Spalte 1 die Beschriftung X und Spalte 2 die Beschriftung Y1.
Schritt 8: OK klicken.
Schritt 9: Die Datenanalysetabelle ist jetzt fertig. Hier können Sie den Korrelationskoeffizienten zwischen X und Y1 in der Analysetabelle sehen.
Ebenso können Sie die Korrelationskoeffizienten von XY2 und XY3 ermitteln. Schließlich sind alle Korrelationskoeffizienten:
Verwendung der PEARSON-Funktion
Sie ähnelt genau der CORREL-Funktion, die wir im obigen Abschnitt besprochen haben. Die Syntax für die PEARSON-Funktion lautet:
=PEARSON(array1, array2) array1: Array der Variablen x array2: Array der Variablen y Um Array1 und Array2 einzufügen, wählen Sie einfach den Zellbereich für beide aus.
Lassen Sie uns den Korrelationskoeffizienten für X und Y1 im Datensatz von Beispiel 2 mithilfe der PEARSON-Funktion ermitteln.
Die Formel gibt den Korrelationskoeffizienten von X und Y1 zurück. Das Gleiche können Sie auch für andere tun.
Die endgültigen Korrelationskoeffizienten sind:
