Статистика - это важный инструмент для анализа во многих областях. Это руководство покажет вам, как выполнить ранговую корреляционный анализ по методу Спирмена в Excel. С помощью этого метода вы можете эффективно количественно оценить связь между ординальными переменными. Мы рассмотрим связь между удовлетворенностью клиентов и уровнем маркетинга.
Основные выводы
- Ранговый корреляционный анализ по методу Спирмена особенно подходит для ординальных данных.
- Применение Excel позволяет быстро провести расчеты и визуализировать ранговую корреляцию.
- Слабая положительная связь между уровнями маркетинга и удовлетворенностью клиентов показывает, что увеличение инвестиций в маркетинг не обязательно приводит к увеличению удовлетворенности.
Пошаговое руководство
Сначала вам необходимо ввести соответствующие данные. Мы сосредоточимся на удовлетворенности клиентов и уровнях маркетинга. Эти данные были собраны в рамках кейс-стади.
Вы можете скопировать данные из вашего исходного набора данных и вставить их в новую рабочую книгу. При этом важно четко определить заголовки столбцов. Будет полезно назвать столбцы "Удовлетворенность клиентов" и "Уровень маркетинга"
После копирования данных важно проверить уровни шкал ваших переменных. Удовлетворенность клиентов имеет ординальную шкалу, а уровни маркетинга также категоризированы ординально. Убедитесь, что вы правильно поняли это, чтобы избежать ошибок при последующем расчете.
Далее необходима подготовка данных для ранговой корреляционной анализа. Вам понадобятся ранги переменных. В Excel это происходит с помощью функции "РАНГ.ЭКВ" или "РАНГ.СРЕДН". Эта функция назначает ранг каждому числу относительно заданной матрицы. Убедитесь, что работаете в правильном диапазоне.
Чтобы рассчитать ранги для удовлетворенности клиентов, которую мы здесь называем переменной Х1, сначала выберите соответствующую ячейку. Для первого наблюдения это означает выделить ячейку для удовлетворенности клиентов, а затем выбрать матрицу для определения рангов. Важно зафиксировать ссылку на всю матрицу, чтобы ссылка не изменилась, когда вы перетаскиваете формулу вниз.
Начните вычисления, набирая формулу, затем добавьте соответствующие параметры. Обратите внимание на правильный порядок в функции. Определите ссылку на вашу матрицу данных и выберите желаемую сортировку, то есть по возрастанию или убыванию.
Если вы хотите рассчитать ранги для уровня маркетинга (Х2), повторите тот же процесс. Здесь также важно правильно зафиксировать весь диапазон данных, чтобы формула работала корректно, при копировании вниз. Эти шаги гарантируют правильное вычисление рангов для каждой переменной.
Когда у вас будут ранги для обеих переменных, вы сможете вычислить ранговую корреляцию. Это делается с помощью функции "КОРРЕЛ". Эта функция позволяет вам выбрать ранги как Х1, так и Х2 и рассчитать корреляцию. Результат покажет вам силу связи между двумя переменными.
В вашем случае корреляция составляет 0,082, что указывает на слабую положительную связь. Это значение показывает, что хотя есть тенденция к увеличению расходов на маркетинг для улучшения удовлетворенности клиентов, эта связь не является сильной.
В конечном итоге вам следует задокументировать интерпретацию ваших результатов. Таблица может помочь вам проиллюстрировать, где находится ранговая корреляция, и четко представить отношение между переменными.
Подход ранговой корреляционного анализа помогает получить качественное понимание количественных данных и показывает, как могут изменяться маркетинговые затраты, не прямо увеличивая удовлетворенность клиентов.
Резюме
В этом руководстве ты узнал, как провести ранговую корреляционный анализ в Excel. Сначала ты правильно подготовил данные, затем определил ранги обоих переменных. Наконец, ты вычислил ранговую корреляцию, чтобы количественно оценить связь между уровнем маркетинга и удовлетворенностью клиентов.
Часто задаваемые вопросы
Каковы различия между Спирменом и Кендалом?Спирмен и Кендалл - это оба коэффициенты ранговой корреляции, но они рассчитываются по-разному. Спирмен основан на разницах в рангах, в то время как Кендалл использует количество совпадений и несовпадений.
Как выбрать подходящую корреляцию?Выбор корреляции зависит от типа данных. Для ординально шкалированных данных подходит метод Спирмена, для метрических данных часто используется Пирсон.
Могу ли я использовать регрессию вместо корреляции?Да, регрессия может быть полезной для исследования влияния одной или нескольких независимых переменных на зависимую, в то время как корреляция лишь отражает отношение.
