Statistiek is een belangrijk instrument voor analyses in vele gebieden. Deze handleiding laat zien hoe je de Rangcorrelatieanalyse volgens Spearman uitvoert in Excel. Met deze methode kun je de relatie tussen ordinale variabelen efficiënt kwantificeren. We kijken hierbij naar de relatie tussen klanttevredenheid en marketinglevel.
Belangrijkste inzichten
- De rangcorrelatieanalyse volgens Spearman is met name geschikt voor ordinaal geschaalde data.
- Door het gebruik van Excel kun je snel de rangcorrelatie berekenen en visualiseren.
- Een zwakke positieve relatie tussen marketinglevels en klanttevredenheid laat zien dat hogere investeringen in marketing niet automatisch leiden tot een hogere tevredenheid.
Stap-voor-stap handleiding
Allereerst ontkom je er niet aan om de relevante data in te voegen. We concentreren ons op de klanttevredenheid en de marketinglevels. Deze data zijn verzameld in het kader van een casestudy.
Je kunt de data eerst kopiëren vanuit je ruwe dataset en plakken in een nieuw werkblad. Let daarbij op het duidelijk definiëren van de kolomkoppen. Het kan handig zijn om de kolommen te benoemen als "Klanttevredenheid" en "Marketingniveau".
Nadat je de data hebt gekopieerd, is het belangrijk om de schaalniveaus van je variabelen te controleren. Klanttevredenheid is ordinaal geschaald, terwijl de marketinglevels ook ordinaal gecategoriseerd zijn. Zorg ervoor dat je dit correct begrijpt om fouten bij latere berekeningen te voorkomen.
Als volgende stap is het noodzakelijk om de data voor te bereiden voor de rangcorrelatieanalyse. Je hebt de rangen van de variabelen nodig. In Excel kun je dit doen met de functie "RANG.GELIJK" of "RANG.GEMIDDELDE". Deze functie kent aan elke getal in relatie tot een vastgestelde matrix een rang toe. Zorg ervoor dat je in het juiste bereik werkt.
Om de rangen voor klanttevredenheid, die we hier als variabele X1 aanduiden, te berekenen, selecteer je eerst de bijbehorende cel. Voor de eerste observatie betekent dit het markeren van de cel voor klanttevredenheid en vervolgens het selecteren van de matrix waarin de rangen zullen worden bepaald. Het is belangrijk om de referentie voor de gehele matrix vast te leggen, zodat de referentie niet verandert wanneer je de formule naar beneden sleept.
Begin met de berekening door de formule in te typen en vervolgens de juiste parameters toe te voegen. Let op de juiste volgorde in de functie. Definieer de verwijzing naar je datamatrix en kies de gewenste sortering, dus oplopend of aflopend.
Als je de rangen voor het marketinglevel (X2) wilt berekenen, herhaal je dezelfde procedure. Ook hier is het belangrijk om het gehele databereik vast te houden, zodat de formule correct werkt wanneer je deze naar beneden kopieert. Deze stappen garanderen dat de rangen voor elke variabele correct worden bepaald.
Zodra je de rangen voor beide variabelen hebt, kun je de rangcorrelatie berekenen. Dit doe je met de functie "CORREL". Deze functie stelt je in staat om zowel de rangen van X1 als X2 te selecteren en de correlatie te berekenen. Het resultaat geeft je de sterkte aan van de relatie tussen de twee variabelen.
In jouw geval is de correlatie 0,082, wat wijst op een zwakke positieve relatie. Dit getal geeft aan dat er weliswaar een neiging is dat hogere marketinguitgaven leiden tot een betere klanttevredenheid, maar dat deze relatie niet sterk is.
Tenslotte is het belangrijk om de interpretatie van je resultaten te documenteren. Een tabel kan je helpen om duidelijk aan te tonen waar de rangcorrelatie staat en de relatie tussen de twee variabelen helder weer te geven.
De benadering van de rangcorrelatieanalyse helpt om kwalitatieve inzichten te verkrijgen in kwantitatieve gegevens en laat zien hoe marketinguitgaven zouden kunnen variëren zonder direct de klanttevredenheid te verhogen.
Samenvatting
In deze handleiding heb je geleerd hoe je de rangcorrelatieanalyse in Excel uitvoert. Allereerst heb je je gegevens correct voorbereid en vervolgens de rangen van beide variabelen vastgesteld. Ten slotte heb je de rangcorrelatie berekend om de relatie tussen het marketingniveau en de klanttevredenheid te kwantificeren.
Veelgestelde vragen
Hoe verschillend zijn Spearman en Kendall?Spearman en Kendall zijn beide rangcorrelatiecoëfficiënten die echter verschillend worden berekend. Spearman is gebaseerd op rangverschillen, terwijl Kendall het aantal overeenkomsten en verschillen gebruikt.
Hoe kies ik de juiste correlatie?De keuze van de correlatie hangt af van het type data. Voor ordinaal geschaalde data is Spearman geschikt, voor metrische data wordt vaak Pearson gebruikt.
Kan ik in plaats van een correlatie een regressie gebruiken?Ja, een regressie kan nuttig zijn om de invloed van een of meerdere onafhankelijke variabelen op een afhankelijke variabele te onderzoeken, correlatie toont slechts een relatie.
