Statistica este un instrument important pentru analize în multe domenii. Acest ghid îți arată cum să faci analiza de corelație a rangurilor conform metodei Spearman în Excel. Cu această metodă poți cuantifica eficient relația dintre variabilele ordinale. Vom examina relația dintre satisfacția clienților și nivelul de marketing.
Cele mai importante constatări
- Analiza de corelație a rangurilor conform metodei Spearman este potrivită în mod special pentru date scalate ordinal.
- Utilizarea Excel-ului permite o calculare rapidă și vizualizare a corelației de ranguri.
- O relație slabă și pozitivă între nivelurile de marketing și satisfacția clienților arată că investițiile mai mari în marketing nu duc neapărat la o mai mare satisfacție.
Ghid pas cu pas
Pentru început, nu poți să nu introduci datele relevante. Ne concentrăm pe satisfacția clienților și nivelurile de marketing. Aceste date au fost colectate în cadrul unui studiu de caz.
Apoi, poți să copiezi datele inițiale din setul tău de date și să le inserezi într-un nou registru de lucru. Asigură-te să definești clar antetele coloanelor. Ar putea fi de ajutor să denumești coloanele ca "Satisfacția clienților" și "Nivel de marketing".
După ce ai copiat datele, este important să verifici nivelurile de scală ale variabilelor tale. Satisfacția clienților este scalată ordinal, în timp ce nivelurile de marketing sunt de asemenea categorizate pe o scară ordinală. Ar trebui să te asiguri că ai înțeles corect acest lucru pentru a evita erorile în calculul ulterior.
Următorul pas presupune pregătirea datelor pentru analiza de corelație a rangurilor. Ai nevoie de ranguri pentru variabile. În Excel, poți realiza acest lucru folosind funcția "RANG.EGAL" sau "RANG.MEDIU". Această funcție atribuie un rang fiecărui număr în raport cu o matrice stabilită. Asigură-te că lucrezi în intervalul corect.
Pentru a calcula rangurile pentru satisfacția clienților, pe care o vom denumi aici ca Variabila X1, selectezi mai întâi celula corespunzătoare. Pentru prima observație, acest lucru înseamnă să selectezi celula pentru satisfacția clienților și apoi să selectezi matricea în care rangurile vor fi determinate. Este important să fixezi referința pentru întreaga matrice, astfel încât referința să nu se schimbe atunci când tragi formula în jos.
Pornind de la calcul, tastează formula și ulterior adaugă parametrii corespunzători. Asigură-te că respecți corect ordinea în funcție. Definește referința către matricea ta de date și alege sortarea dorită, fie crescătoare, fie descrescătoare.
Dacă dorești să calculezi rangurile pentru nivelul de marketing (X2), repeti același proces. Aici, de asemenea, este important să păstrezi întregul interval de date fix, astfel încât formula să funcționeze corect atunci când o copiezi în jos. Acești pași garantează că rangurile pentru fiecare variabilă sunt determinate corespunzător.
Odată ce ai rangurile pentru ambele variabile, poți calcula corelația de ranguri. Acest lucru se face cu ajutorul funcției "CORREL". Această funcție îți permite să selectezi rangurile atât ale lui X1, cât și ale lui X2 și să calculezi corelația. Rezultatul îți va indica gradul de corespondență între cele două variabile.
În cazul tău, corelația este de 0,082, ceea ce indică o relație pozitivă slabă. Acest număr arată că, deși există o tendință conform căreia cheltuielile mai mari în marketing duc la o mai mare satisfacție a clienților, această relație nu este foarte puternică.
În cele din urmă, ar trebui să documentezi interpretarea rezultatelor tale. O tabelă ar putea fi utilă pentru a clarifica unde se situează corelația de ranguri și pentru a evidentia relația dintre cele două variabile.
Abordarea analizei de corelație a rangurilor te ajută să obții insight-uri calitative din datele cantitative și îți arată cum cheltuielile de marketing ar putea varia fără a crește direct satisfacția clienților.
Rezumat
În acest ghid, ai învățat cum să faci o analiză de corelație a rangurilor în Excel. În primul rând, ai pregătit corect datele tale și apoi ai determinat rangurile ambelor variabile. În final, ai calculat corelația de rang pentru a cuantifica relația dintre nivelul de marketing și satisfacția clienților.
Întrebări frecvente
Cât de diferiți sunt Spearman și Kendall?Spearman și Kendall sunt ambii coeficienți de corelație a rangurilor, însă sunt calculați diferit. Spearman se bazează pe diferențele de ranguri, în timp ce Kendall folosește numărul de concordanțe și non-concordanțe.
Cum aleg corelația potrivită?Alegerea corelației depinde de tipul datelor. Pentru date scalate ordonal, Spearman este potrivit, în timp ce pentru date metrice se folosește adesea Pearson.
Pot folosi o regresie în loc de o corelație?Da, o regresie poate fi utilă pentru a examina influența unei sau mai multor variabile independente asupra unei variabile dependente, în timp ce corelația indică doar o relație.
