Excel-korrelasjonsmatrise
Korrelasjonsmatrise i excel er en måte å oppsummere korrelasjonsdataene som viser forholdet mellom to variabler, og hver tabell i korrelasjonsmatrisen viser oss forholdet mellom to variabler, for å lage en korrelasjonsmatrise kan vi gjøre det fra dataanalysefanen og fra korrelasjonsavsnitt.
Forklaring
En matrise er et sett med tall arrangert i rader og kolonner i et strukturert format. Korrelasjon er å finne eller måle avhengighet eller forholdet mellom variablene. Den viser hvordan den ene variabelen er avhengig av den andre, og virkningen av stigning eller nedgang i den ene variabelen påvirker den andre. Mer enn to variabler kan også brukes til å måle korrelasjonen, og det kalles flere variable korrelasjoner. De resulterende koeffisientene kan være positive, negative eller null, dvs. -1, +1 eller 0.
- Positiv korrelasjon er den hvor den resulterende koeffisienten er +1, noe som betyr at begge variablene beveger seg i samme retning.
- Negativ korrelasjon er den hvor den resulterende koeffisienten er -1, noe som betyr at variablene har en tendens til å bevege seg i motsatte retninger.
- Null korrelasjon er der den resulterende koeffisienten er 0, og variablene er ikke avhengige av hverandre.
Hvordan lage en korrelasjonsmatrise i Excel?
La oss se noen eksempler for å forstå hvordan du lager en korrelasjonsmatrise i Excel.
Eksempel 1
La oss nå se hvordan du finner korrelasjonsmatrisen i Excel ved hjelp av analyseverktøypakken i Excel.
Analysis Toolpak er et tilleggsprogram tilgjengelig i Excel under “DATA” -fanen i båndet.
Hvis dette alternativet ikke er tilgjengelig, legg det til fra tilleggsprogrammet. Å legge til,
- Klikk på "File" og velg "Options".
- Under alternativene velger du fanen “Add-Ins” og deretter klikker du på “Go” -knappen ved siden av rullegardinmenyen i Manage-feltet.
- Merk av for analyseverktøypakken og trykk OK.
Toolpak vil bli lagt til i "Data" -fanen under "Analyse" som "Dataanalyse."
- Nå, for å lage en korrelasjonsmatrise og bruke korrelasjons excel-funksjonen, klikk på dataanalysen og velg korrelasjonen i popup-vinduet Analyseverktøy og trykk OK.
Et popup-vindu vises der du blir bedt om inndataområdet.
- Velg dataområdet for variablene i feltet for inngangsområde.
- Merk av for Etiketter i første rad (hvis du har variabelene på første rad)
- Velg alternativet Utdataområde og velg / skriv inn cellenummeret der du vil få resultattabellen. Klikk OK.
- Dette er resultattabellen for korrelasjon for variabel A & B.
Eksempel 2
La oss se et eksempel på en korrelasjonsmatrise i excel for flere variabler.
- Skriv inn dataene for flere variabler.
- Nå, for å bruke korrelasjonsfunksjonen, klikk på dataanalysen og velg korrelasjonen i popup-vinduet Analyseverktøy og trykk OK.
Et popup-vindu vises der du blir bedt om inndataområdet.
- Velg dataområdet for variablene i feltet for inngangsområde.
- Merk av for Etiketter i første rad (hvis du har variabelene på første rad)
- Velg alternativet Utdataområde og velg / skriv inn cellenummeret der du vil få resultattabellen
- Klikk OK.
- I dette eksemplet har vi brukt tre variabler for å finne ut korrelasjonsmatrisen. Området (A1: C7) er dataene for variablene, og området (A9: D12) er resultattabellen for korrelasjonsmatrisen.
Her vises variablene i radene og kolonnene. Resultatet for korrelasjonen mellom variablene bør leses ved å sjekke variabelen i raden og variabelen i kolonnen ved siden av den raden.
Funn av tabellen:
- Resultatet for variabler A og B er 0,97, noe som betyr at de er positivt korrelert.
- Resultatet for variabler B & C er -0,6, noe som betyr at de er negativt korrelert.
- Variabler A & C er ikke korrelert som et resultat er -0,4
Forholdet mellom variablene kan sees tydelig i grafen som følger.
Ting å huske
- Data for et hvilket som helst antall variabler kan legges til den eksisterende tabellen, og området bør justeres for å finne ut korrelasjonen
- Korrelasjonen viser årsak og virkning forholdet mellom faktorene
- Resultatene nær korrelasjonsområdet vil bestemme avhengigheten / forholdet til variablene.
- Korrelasjonskoeffisienten beregnes ved hjelp av matematisk beregning, men det indikerer ikke alltid at det er en sammenheng mellom variablene i virkeligheten, selv om resultatet viser at den har.
