Формула содержит аргументы для двух массивов данных, между которыми должна быть найдена зависимость. Коэффициент корреляции, полученный в Excel, можно расшифровать следующим образом:
В то же время есть ряд особенностей использования функции КОРРЕЛЬ:
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.
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.
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.
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.
