Коэффициент корреляция в Excel

Формула содержит аргументы для двух массивов данных, между которыми должна быть найдена зависимость. Коэффициент корреляции, полученный в Excel, можно расшифровать следующим образом:

1. Если значение близко к 1 или -1, между значениями существует сильная прямая или обратная связь.
2. Коэффициент около 0,5 или -0,5 указывает на то, что между массивами существует небольшая взаимосвязь.
3. Если результат — число, близкое к нулю, значения не связаны.

В то же время есть ряд особенностей использования функции КОРРЕЛЬ:

1. Программа не учитывает в расчетах пустые ячейки, элементы массивов с текстовым форматом и ячейки с логическими операторами. В этом случае будут учтены числа в виде текста.
2. Размер двух массивов должен быть одинаковым, иначе редактор выдаст ошибку N / A.
3. Пустые столбцы или нулевой диапазон нельзя использовать в корреляционном анализе.

Примеры использования

Давайте рассмотрим различные действия, чтобы понять, как работает статистическая функция.

Пример 1. У компании есть бюджет на одну рекламную кампанию в месяц и есть объем продаж продукта, необходимо рассчитать зависимость этих значений.

В произвольной ячейке напишите формулу с двухдиапазонной ссылкой и получите число.

Результат близок к единице, а это означает, что существует сильная прямая связь между рекламой и продажей продукции.

Пример 2.

Приведены показатели продаж мебели за квартал, а также изменение цен на товары за тот же период времени.

В этом случае коэффициент корреляции стремится к -1, что указывает на сильную обратную зависимость. То есть при повышении цены на товар продажи снижаются.

Пример 3.

Есть расходы на квартиру и питание на три месяца, необходимо рассчитать зависимость этих статей расходов друг от друга.

Полученный результат свидетельствует о слабой связи между этими категориями.

Прочие возможности

Кроме того, с помощью функции КОРРЕЛЯЦИЯ вы можете выполнять более сложные исследования. Пример — парная и множественная корреляция. Их отличие в том, что при множественной корреляции могут быть две или более независимых переменных, влияющих на значение, а при парной корреляции — только одна. Эти инструменты используются специалистами при анализе большого количества данных для проведения статистических исследований и выявления сложных зависимостей одной суммы от множества других или их отсутствия.

Вы также можете создать диаграмму, чтобы четко показать зависимость одной величины от другой. Сделаем это для первого примера с рекламой и продажами.

Такой способ просмотра данных позволяет быстро оценить влияние, а коэффициент корреляции показывает силу взаимосвязи. Однако не рекомендуется делать твердые выводы на основе корреляционных исследований; требуется дальнейший анализ влияющих факторов.

Как видите, редактор Microsoft Excel позволяет проводить статистические исследования и выявлять взаимосвязи между наборами данных с помощью встроенных функций. Корреляция обеспечивает обзор взаимосвязи между данными, но более точные результаты можно получить только с помощью нескольких статистических инструментов.