Analiza korelacji w Excelu w celu badania zależności

Analiza zależności między różnymi zmiennymi ma kluczowe znaczenie w statystyce. Jedną z najbardziej efektywnych metod jest analiza korelacji, która pozwala odkryć związki między kilkoma cechami. W tym samouczku dowiesz się, jak za pomocą programu Excel stworzyć macierz korelacji na podstawie ankiety składającej się z sześciu istotnych cech sukcesu. Nauczysz się analizować dane, przedstawiać wyniki graficznie oraz sensownie je interpretować.

Najważniejsze wnioski

• Korelacja mierzy siłę i kierunek związku między zmiennymi.
• Współczynnik korelacji Pearsona jest powszechną metodą obliczania korelacji danych metrycznych.
• Excel oferuje funkcję analizy danych, która ułatwia tworzenie macierzy korelacji.
• Formatowanie warunkowe pomaga wizualizować korelacje.

Krok po kroku

Przygotowanie i przekazanie danych

Na początku przeprowadziłeś już ankietę, z której zebrałeś wartości dla sześciu cech sukcesu: dostawa, stosunek jakości do ceny, obsługa klienta, jakość, wizerunek i innowacje. Te wartości znajdują się w dokumencie programu Excel. Aby przeprowadzić analizę korelacji, konieczne jest przekazanie odpowiednich danych na arkusz roboczy.

Zaznacz kolumny zawierające twoje cechy od kolumny I do N. Skopiuj te dane i wklej je w nowe miejsce, aby były gotowe do analizy.

Sprawdzenie poziomu skali

Przed obliczeniem korelacji ważne jest sprawdzenie poziomu skali twoich danych. W tym przypadku są to dane metryczne, ponieważ bazują na skali punktowej od 1 do 10. Te informacje są istotne, ponieważ współczynnik korelacji Pearsona może być zastosowany tylko dla skal metrycznych.

Przeprowadzenie analizy korelacji za pomocą funkcji analizy danych

Aby stworzyć macierz korelacji, musisz aktywować funkcję analizy danych w programie Excel, jeśli nie jest jeszcze aktywowana. Przejdź do "Plik" następnie "Opcje". Wybierz kategorię "Dodatki" i upewnij się, że funkcja analizy danych jest zaznaczona. Aktywuj ją, zaznaczając pole wyboru, a następnie kliknij "OK".

Teraz możesz wezwać analizę danych. Kliknij w pasku menu na "Dane", a następnie na "Analiza danych". Wybierz "Korelacja" z listy i ponownie kliknij "OK".

Definiowanie obszaru wejściowego i wyjściowego

Zdefiniuj teraz obszar wejściowy dla analizy. Upewnij się, że pierwszy wiersz z nagłówkami jest włączony. Zaznacz cały zakres od B do G, aby wszystkie istotne dane i ich nagłówki zostały uwzględnione.

Następnie określ obszar wyjściowy, na przykład w komórce I9, i kliknij "OK", aby rozpocząć obliczenia. Excel teraz stworzy macierz korelacji obrazującą związki między twoimi cechami sukcesu.

Zastosowanie formatowania warunkowego

Mimo że macierz korelacji jest już pouczająca, możesz poprawić czytelność poprzez stosowanie formatowania warunkowego. Wybierz komórki w macierzy i przejdź do "Formatowanie warunkowe". Wybierz skalę kolorów, aby uwydatnić siłę korelacji. Pozytywna korelacja może być zaznaczona na zielono, podczas gdy negatywne korelacje będą wyróżnione na czerwono.

Ta wizualizacja pozwala Ci na pierwszy rzut oka zobaczyć najmocniejsze zależności. Zauważysz, że między obsługą klienta a jakością istnieje średnia zależność wynosząca około 50%.

Interpretacja wyników

Krok po kroku możesz teraz interpretować poszczególne korelacje. Warto tutaj użyć osobnej tabeli do oceny różnych wartości korelacji. Skopiuj odpowiednią tabelę wartości pod wyniki korelacji, aby móc lepiej porównać cechy.

Wizualizacja korelacji

Aby przedstawić związki bardziej obrazowo, warto skorzystać z wykresu punktowego XY. Wstaw pusty wykres i wybierz dane dla pierwszej korelacji, na przykład między dostawą a wartością ceny. Kliknij „Wybierz dane” i dodaj nowy szereg danych.

Wybierz odpowiednie wartości X i Y, aby przedstawić dane na wykresie. Dodaj w razie potrzeby linię trendu, aby lepiej zobrazować związek.

Powtórz ten proces dla innych zmiennych, aby zobrazować wszystkie 15 możliwych kombinacji. Będziesz w stanie wizualizować zarówno pozytywne, jak i negatywne związki.

Dodatkowe wizualizacje

Ponadto, możesz dostosować wizualizację, wybierając dodatkowe opcje, takie jak dodawanie wskaźników lub współczynnika determinacji R². To pozwoli ci lepiej zrozumieć siłę twoich korelacji.

Podsumowanie

W tym poradniku nauczyłeś się, jak za pomocą Excela stworzyć macierz korelacji, analizować korelacje między różnymi cechami sukcesu i wizualizować je. Połączenie analizy danych i wizualizacji pozwoli ci uzyskać istotne wnioski z twojej ankiety, które pomogą ci w podejmowaniu strategicznych decyzji.