A statisztika fontos eszköz az elemzések számos területén. Ez az útmutató megmutatja neked, hogyan végezheted el az Rangkorrelációs elemzést Spearman módszerrel Excelben. Ezzel a módszerrel hatékonyan képes leszel kvantifikálni a rendelési változók közötti kapcsolatot. A vizsgált kapcsolat a vásárlói elégedettség és a marketing szint közötti kapcsolat.
Legfontosabb felismerések:
- A Rangkorrelációs elemzés Spearman módszere különösen alkalmas rendezett adatokra.
- Az Excel alkalmazás lehetővé teszi a rangkorreláció gyors számítását és megjelenítését.
- Egy gyenge pozitív kapcsolat a marketing szint és a vásárlói elégedettség között azt mutatja, hogy több befektetés a marketingbe nem feltétlenül vezet magasabb elégedettséghez.
Lépésről lépésre útmutató
Először is be kell szúgnod a releváns adatokat. A vásárlói elégedettségre és a marketing szintre összpontosítunk. Ezek az adatok egy esettanulmány keretében kerültek rögzítésre.
Ehhez először másold ki az adatokat a forrásadatbázisból, majd illeszd be azokat egy új munkalapra. Ügyelj arra, hogy egyértelműen meghatározd az oszlopfejléceket. Hasznos lehet az oszlopokat "Vásárlói elégedettség" és "Marketing szint" néven elnevezni.
Az adatok másolása után fontos ellenőrizni a változóid skálázási szintjét. A vásárlói elégedettség rendezett, míg a marketing szint is rendezett kategorizált adat. Ellenőrizd, hogy helyesen értetted-e meg ezt, hogy későbbi számítás során ne legyen hiba.
A következő lépés az adatok előkészítése a rangkorrelációs elemzéshez. Rangsorokra lesz szükséged. Az Excelben ezt az "RANG.GLEICH" vagy "RANG.MITTEL.W" funkcióval teheted meg. Ezek a funkciók minden számot egy adott mátrixban egy ranghoz rendelnek. Győződj meg arról, hogy a megfelelő tartományon dolgozol.
A "Vásárlói elégedettség" rangjainak (amit X1 változónak nevezünk) kiszámításához először az adott cellát válaszd ki. Az első megfigyelés esetében ez azt jelenti, hogy ki kell választani a vásárlói elégedettség celláját, majd azonosítani kell a mátrixot, amelyben a rangokat meghatározzák. Fontos, hogy az egész mátrixra vonatkozó hivatkozást rögzítsd, hogy a hivatkozás ne változzon, amikor lehúzod a képletet lefelé.
A számítás megkezdésekor írd be a képletet, majd add meg a megfelelő paramétereket. Ügyelj arra, hogy a funkcióban a helyes sorrendet tartsd be. Határozd meg a hivatkozást adataidra, és válaszd ki a kívánt sorrendet, azaz növekvő vagy csökkenő sorrendet.
Ha az X2 (marketing szint) rangjait is szeretnéd kiszámolni, ismételd meg ugyanezt a folyamatot. Itt is fontos az összes adatterület rögzítése annak érdekében, hogy a képlet helyesen működjön, amikor lehúzod azt lefelé. Ezek a lépések biztosítják, hogy a rangok minden változóhoz helyesen kerüljenek meghatározásra.
Amint megvan mindkét változó rangja, már tudod számolni a rangkorrelációt. Erre a "KORREL" funkcióval kerül sor. Ez a funkció lehetővé teszi, hogy kiválaszd mind az X1, mind az X2 rangjait, és kiszámítsd a korrelációt. Az eredmény megmutatja a két változó közötti kapcsolat erősségét.
Az esetedben a korreláció 0,082, ami egy gyenge pozitív kapcsolatra utal. Ez a szám azt mutatja, hogy bár van egy tendencia arra, hogy a magasabb marketingkiadások jobb vásárlói elégedettséghez vezetnek, ez a kapcsolat nem túl erős.
Végül dokumentálnod kell az eredményeid értelmezését. Egy táblázat segíthet abban, hogy világossá tegye, hol áll a rangkorreláció, és egyértelművé tegye a két változó közötti kapcsolatot.
A rangkorrelációs elemzés megközelítése segít abban, hogy minőségi betekintést nyújtson a mennyiségi adatokba, és megmutassa, hogyan változhatnak a marketing kiadások anélkül, hogy közvetlenül növelnék a vevői elégedettséget.
Összefoglalás
Ebben az útmutatóban megismerted, hogyan hajtsd végre a rangkorrelációs elemzést az Excelben. Először is megfelelően felkészítetted az adataidat, majd meghatároztad mindkét változó rangjait. Végül kiszámítottad a rangkorrelációt annak érdekében, hogy mennyire kvantifikáljuk a marketing szintjének és a vevői elégedettség közötti kapcsolatot.
Gyakran Ismételt Kérdések
Miben különböznek a Spearman és Kendall módszerei?A Spearman és Kendall mindkét rangkorrelációs együttható, azonban eltérően kerülnek kiszámításra. A Spearman a rangkülönbségeken alapul, míg a Kendall az egyezések és nem-egyezések számát használja.
Hogyan választhatom ki a megfelelő korrelációt?A korreláció kiválasztása az adatok típusától függ. Rendezett skálájú adatokhoz a Spearman alkalmas, míg metrikus adatok esetén gyakran a Pearson-t használják.
Használhatok regressziót a korreláció helyett?Igen, a regresszió hasznos lehet arra, hogy megtudjuk az egy vagy több független változó hatását egy függő változóra, míg a korreláció csupán egy kapcsolatot mutat.
