Le statistiche sono uno strumento importante per le analisi in molti settori. Questo tutorial ti mostra come eseguire l'analisi della correlazione di rango secondo Spearman in Excel. Con questo metodo puoi quantificare efficientemente la relazione tra variabili ordinate. Esamineremo la relazione tra la soddisfazione del cliente e il livello di marketing.
Concetti chiave
- L'analisi della correlazione di rango secondo Spearman è particolarmente adatta per dati scalarli ordinali.
- L'uso di Excel consente un calcolo veloce e una visualizzazione della correlazione di rango.
- Una debole correlazione positiva tra i livelli di marketing e la soddisfazione del cliente indica che maggiori investimenti nel marketing non portano necessariamente a una maggiore soddisfazione.
Guida passo passo
Innanzitutto, non puoi fare a meno di inserire i dati rilevanti. Ci concentreremo sulla soddisfazione del cliente e sui livelli di marketing. Questi dati sono stati raccolti all'interno di uno studio di caso.
In questo momento, puoi copiare i dati dal tuo set di dati grezzi e incollarli in un nuovo foglio di lavoro. Assicurati di definire chiaramente gli header delle colonne. Potrebbe essere utile denominare le colonne come "Soddisfazione del cliente" e "Livello di marketing".
Dopo aver copiato i dati, è importante verificare i livelli di scala delle tue variabili. La soddisfazione del cliente ha una scala ordinale, mentre i livelli di marketing sono anch'essi categorizzati in modo ordinale. Dovresti assicurarti di aver compreso correttamente questo aspetto per evitare errori nel calcolo successivo.
La preparazione dei dati per l'analisi della correlazione di rango richiede ora l'assegnazione dei ranghi alle variabili. In Excel, ciò può essere fatto con la funzione "RANK.EQ" o "RANK.AVG". Questa funzione assegna un rango a ciascun numero in base a una matrice predefinita. Assicurati di lavorare nell'intervallo corretto.
Per calcolare i ranghi della soddisfazione del cliente, che qui chiameremo Variabile X1, seleziona prima la cella appropriata. Per la prima osservazione, questo significa selezionare la cella per la soddisfazione del cliente e quindi selezionare la matrice in cui i ranghi devono essere determinati. È importante fissare il riferimento per l'intera matrice in modo che il riferimento non cambi quando trascini la formula verso il basso.
Per calcolare i ranghi del livello di marketing (X2), ripeti lo stesso processo. Anche qui è importante mantenere fisso l'intervallo dati affinché la formula funzioni correttamente quando la copi verso il basso. Questi passaggi garantiscono che i ranghi per ciascuna variabile siano determinati correttamente.
Dopo aver ottenuto i ranghi per entrambe le variabili, puoi calcolare la correlazione di rango. Questo può essere fatto con la funzione "CORREL". Questa funzione ti permette di selezionare i ranghi sia di X1 che di X2 e calcolare la correlazione. Il risultato ti fornirà la forza della relazione tra le due variabili.
Nel tuo caso, la correlazione è 0,082, indicando una debole correlazione positiva. Questo valore suggerisce che sebbene ci sia una tendenza per cui maggiori spese di marketing portano a una maggiore soddisfazione del cliente, tale relazione non è forte.
Infine, assicurati di documentare l'interpretazione dei tuoi risultati. Una tabella potrebbe aiutarti a chiarire la posizione della correlazione di rango e a rappresentare chiaramente la relazione tra le due variabili.
L'approccio dell'analisi delle correlazioni di ranghi aiuta a ottenere una comprensione qualitativa dei dati quantitativi e mostra come le spese di marketing potrebbero variare senza aumentare direttamente la soddisfazione dei clienti.
Riepilogo
In questa guida hai imparato come eseguire l'analisi delle correlazioni di ranghi in Excel. In primo luogo hai preparato correttamente i tuoi dati e successivamente hai determinato i ranghi di entrambe le variabili. Infine hai calcolato la correlazione di ranghi per quantificare la relazione tra il livello di marketing e la soddisfazione del cliente.
Domande frequenti
Come differiscono Spearman e Kendall?Spearman e Kendall sono entrambi coefficienti di correlazione di ranghi, tuttavia vengono calcolati in modo diverso. Spearman si basa sulle differenze di rango, mentre Kendall utilizza il numero di concordanze e discordanzate.
Come scelgo la correlazione adatta?La scelta della correlazione dipende dal tipo di dati. Per dati scalati in modo ordinale, è adatto Spearman, mentre per dati metrici spesso si usa Pearson.
Posso utilizzare una regressione anziché una correlazione?Sì, una regressione può essere utile per esaminare l'influenza di una o più variabili indipendenti su una variabile dipendente, mentre la correlazione mostra semplicemente una relazione.
