Корреляционный анализ в Excel для анализа корреляций

Анализ взаимосвязей между различными переменными занимает центральное место в статистике. Одним из наиболее эффективных методов для этого является корреляционный анализ , который позволяет обнаружить взаимосвязь между несколькими характеристиками. В этом уроке вы узнаете, как с помощью Excel создать корреляционную матрицу на основе опроса, состоящего из шести релевантных характеристик успеха. Вы научитесь анализировать данные, строить графики и интерпретировать результаты.

Ключевые выводы

• Корреляция измеряет силу и направление связи между переменными.
• Коэффициент корреляции Пирсона - распространенный метод расчета корреляции метрических данных.
• В Excel есть функция анализа данных, которая упрощает создание корреляционной матрицы.
• Условное форматирование помогает визуализировать корреляции.

Пошаговые инструкции

Подготовка и перенос данных

Для начала вы уже провели опрос, в ходе которого собрали значения шести характеристик успеха: доставка, соотношение цены и качества, обслуживание клиентов, качество, имидж и инновации. Эти значения доступны в документе Excel. Чтобы провести корреляционный анализ, сначала нужно перенести соответствующие данные на рабочий лист.

Отметьте столбцы, содержащие ваши характеристики, от столбца I до N. Скопируйте эти данные и вставьте их в новое место, чтобы они были готовы к анализу.

Проверка уровня шкалы

Прежде чем рассчитывать корреляцию, необходимо проверить уровень шкалы ваших данных. В данном случае это метрические данные, поскольку они основаны на балльной шкале от 1 до 10. Эта информация очень важна, поскольку коэффициент корреляции Пирсона можно использовать только для метрических шкал.

Выполнение корреляционного анализа с помощью функции анализа данных

Чтобы создать корреляционную матрицу, необходимо активировать функцию анализа данных в Excel, если она еще не активирована. Для этого перейдите в "Файл", а затем в "Параметры". Выберите категорию "Надстройки" и убедитесь, что функция анализа данных выбрана. Активируйте ее галочкой и нажмите "ОК".

Теперь вы можете вызвать анализ данных. Нажмите на "Данные" в строке меню, а затем на "Анализ данных". Выберите "Корреляция" из списка и снова нажмите "ОК".

Определите диапазон ввода и диапазон вывода

Теперь определите область ввода для анализа. Обязательно включите первую строку с заголовками. Выберите весь диапазон от B до G, чтобы обеспечить включение всех соответствующих данных и их заголовков.

Затем задайте выходной диапазон, например, в ячейке I9, и нажмите "ОК", чтобы начать вычисления. Теперь Excel создаст корреляционную матрицу, показывающую взаимосвязь между свойствами успеха.

Применение условного форматирования

Корреляционная матрица уже выглядит информативно, но вы можете улучшить ее наглядность, используя условное форматирование. Выделите ячейки в матрице и перейдите в раздел "Условное форматирование". Выберите цветовую шкалу, чтобы подчеркнуть силу корреляций. Положительная корреляция может быть окрашена в зеленый цвет, а отрицательные корреляции выделяются красным.

Такое визуальное представление позволяет с первого взгляда определить наиболее сильные корреляции. Вы заметите, что между обслуживанием клиентов и качеством существует средняя корреляция - около 50 %.

Интерпретация результатов

Теперь вы можете шаг за шагом интерпретировать отдельные корреляции. Рекомендуется использовать отдельную таблицу для оценки различных значений корреляции. Скопируйте соответствующую таблицу значений под результатами корреляции, чтобы было проще сравнивать характеристики.

Графическое представление корреляций

Для более наглядного представления корреляций можно использовать точечную XY-диаграмму. Для этого вставьте пустую диаграмму и выберите данные для первой корреляции, например, между доставкой и соотношением цены и качества. Нажмите "Выбрать данные" и добавьте новый ряд данных.

Выберите значения X и Y для отображения данных на диаграмме. При необходимости добавьте линию тренда, чтобы проиллюстрировать взаимосвязь.

Повторите этот процесс для других переменных, чтобы визуализировать все 15 возможных комбинаций. Вы сможете визуализировать как положительные, так и отрицательные зависимости.

Дополнительные визуализации

Кроме того, вы можете настроить визуализацию, выбрав дополнительные опции, например, вставить соотношения или коэффициент детерминации R². Это позволит вам лучше понять силу корреляций.

Обобщение

В этом руководстве вы узнали, как использовать Excel для создания корреляционной матрицы, анализа корреляций между различными характеристиками успеха и их визуального отображения. Сочетание анализа данных и графического представления позволит вам получить важные сведения из вашего исследования, которые помогут вам принимать стратегические решения.