Statystyka jest ważnym narzędziem do analizy w wielu dziedzinach. Ten poradnik pokaże Ci, jak przeprowadzić analizę korelacji rangowej według Spearmana w Excelu. Metoda ta pozwala efektywnie kwantyfikować związek między zmiennymi uporządkowanymi. Będziemy się przyglądać relacji między zadowoleniem klientów a poziomem marketingu.
Najważniejsze ustalenia
- Analiza korelacji rangowej według Spearmana jest szczególnie przydatna dla danych skalowanych ordinalnie.
- Zastosowanie Excela umożliwia szybkie obliczenie i wizualizację korelacji rangowej.
- Słaby dodatni związek między poziomami marketingu a zadowoleniem klientów wskazuje, że większe inwestycje w marketing niekoniecznie prowadzą do większej satysfakcji.
Krok po kroku
Najpierw musisz wstawić odpowiednie dane. Skupiamy się na zadowoleniu klientów i poziomach marketingu. Te dane zostały zebrane w ramach studium przypadku.
Możesz skopiować dane z oryginalnego zestawu danych i wkleić je na nowej karcie roboczej. Pamiętaj, aby jasno zdefiniować nagłówki kolumn. Może być pomocne nazwanie kolumn jako „Zadowolenie klientów” i „Poziom marketingu”.
Po skopiowaniu danych ważne jest sprawdzenie poziomów skalowania Twoich zmiennych. Zadowolenie klientów jest skalowane uporządkowanie, podobnie jak poziomy marketingu. Upewnij się, czy zrozumiałeś to poprawnie, aby uniknąć błędu podczas późniejszych obliczeń.
Następnym krokiem jest przygotowanie danych do analizy korelacji rangowej. Potrzebujesz rang zmiennych. W Excelu można to zrobić za pomocą funkcji „RANG.RÓWNA” lub „RANG.RÓŻNA.K”. Ta funkcja przypisuje każdej liczbie rangę względem określonej macierzy. Upewnij się, że pracujesz w odpowiednim zakresie.
Aby obliczyć rangi dla zadowolenia klientów, które oznaczamy jako zmienną X1, najpierw wybierz odpowiednią komórkę. Dla pierwszej obserwacji oznacza to zaznaczenie komórki dla zadowolenia klientów, a następnie wybór macierzy, w której mają zostać obliczone rangi. Ważne jest, aby ustawić odniesienie dla całej macierzy, aby odniesienie nie zmieniało się podczas przeciągania formuły w dół.
Rozpocznij obliczenia, wpisując formułę, a następnie dodając odpowiednie parametry. Upewnij się, że zachowujesz właściwą kolejność w funkcji. Zdefiniuj odniesienie do macierzy danych i wybierz pożądaną kolejność sortowania, czyli rosnąco lub malejąco.
Jeśli chcesz obliczyć rangi dla poziomu marketingu (X2), powtórz ten sam proces. Tutaj również ważne jest, aby zachować cały zakres danych, aby formuła działała poprawnie, gdy przeciągniesz ją w dół. Te kroki gwarantują, że rangi dla każdej zmiennej zostaną poprawnie obliczone.
Gdy już masz rangi dla obydwu zmiennych, możesz obliczyć korelację rangową. Wykonuje się to za pomocą funkcji „KORREL”. Ta funkcja pozwala Ci wybrać rangi zarówno z X1, jak i X2 i obliczyć korelację. Wynik wskaże Ci siłę związku między tymi zmiennymi.
W Twoim przypadku korelacja wynosi 0,082, co wskazuje na słaby dodatni związek. Ta liczba wskazuje, że istnieje tendencja, iż większe wydatki na marketing przekładają się na większe zadowolenie klientów, ale ten związek nie jest silny.
Ostatecznie powinieneś udokumentować interpretację swoich wyników. Tabela może Ci pomóc w uwydatnieniu, gdzie znajduje się korelacja rangowa i klarownym przedstawieniu związku między obiema zmiennymi.
Podejście do analizy korelacji rang pomaga uzyskać jakościowe spojrzenie na dane ilościowe i pokazuje, jak mogą się zmieniać wydatki na marketing, nie zwiększając bezpośrednio zadowolenia klientów.
Podsumowanie
W tym przewodniku nauczyłeś się, jak przeprowadzić analizę korelacji rang w programie Excel. Po pierwsze, przygotowałeś swoje dane poprawnie, a następnie określiłeś rangi obu zmiennych. Wreszcie obliczyłeś korelację rangową, aby zukwantyfikować związek między poziomem marketingu a satysfakcją klientów.
Najczęściej zadawane pytania
Jakie są różnice między współczynnikami korelacji Spearmana i Kendalla? Spearman i Kendall to oba współczynniki korelacji rangowej, jednak różnią się sposobem obliczania. Spearman opiera się na różnicach rang, podczas gdy Kendall wykorzystuje liczbę zgodności i niezgodności.
Jak wybrać odpowiednią korelację? Wybór korelacji zależy od rodzaju danych. Dla danych porządkowych odpowiednim wyborem jest Spearman, a dla danych metrycznych często stosowany jest Pearson.
Czy mogę zastosować regresję zamiast korelacji? Tak, regresja może być przydatna do zbadania wpływu jednej lub kilku zmiennych niezależnych na zmienną zależną, natomiast korelacja jedynie wskazuje na relację.
