Кореляційний аналіз в Excel для аналізу кореляцій

Аналіз взаємозв'язків між різними змінними має центральне значення в статистиці. Одним з найефективніших методів для цього є кореляційний аналіз , який дозволяє виявити взаємозв'язки між кількома характеристиками. У цьому посібнику ви навчитеся використовувати Excel для створення кореляційної матриці на основі опитування, що складається з шести релевантних характеристик успішності. Ви навчитеся аналізувати дані, будувати графіки результатів та змістовно їх інтерпретувати.

Основні висновки

• Кореляція вимірює силу та напрямок зв'язку між змінними.
• Коефіцієнт кореляції Пірсона є поширеним методом розрахунку кореляції метричних даних.
• Excel пропонує функцію аналізу даних, яка спрощує створення кореляційної матриці.
• Умовне форматування допомагає візуалізувати кореляції.

Покрокові інструкції

Підготовка та перенесення даних

Почнемо з того, що ви вже провели опитування, з якого зібрали значення для шести характеристик успіху: доставка, співвідношення ціни та якості, обслуговування клієнтів, якість, імідж та інновації. Ці значення доступні в документі Excel. Щоб провести кореляційний аналіз, ви повинні спочатку перенести відповідні дані на робочий аркуш.

Позначте стовпчики, які містять ваші характеристики, від стовпчика I до N. Скопіюйте ці дані та вставте їх у нове місце, щоб підготувати їх до аналізу.

Перевірка рівня шкали

Перш ніж ви зможете розрахувати кореляцію, важливо перевірити рівень шкали ваших даних. У цьому випадку це метричні дані, оскільки вони базуються на бальній шкалі від 1 до 10. Ця інформація має вирішальне значення, оскільки коефіцієнт кореляції Пірсона можна використовувати лише для метричних шкал.

Виконання кореляційного аналізу за допомогою функції аналізу даних

Для створення кореляційної матриці необхідно активувати функцію аналізу даних в Excel, якщо вона ще не активована. Для цього перейдіть до "Файл", а потім до "Параметри". Виберіть категорію "Надбудови" і переконайтеся, що функція аналізу даних вибрана. Активуйте її галочкою і натисніть "ОК".

Тепер ви можете викликати аналіз даних. Натисніть на "Дані" в рядку меню, а потім на "Аналіз даних". Виберіть "Кореляція" зі списку і знову натисніть "ОК".

Визначте діапазон вхідних даних і діапазон вихідних даних

Тепер визначте вхідний діапазон для вашого аналізу. Переконайтеся, що він включає перший рядок із заголовками. Виберіть повний діапазон від B до G, щоб переконатися, що всі відповідні дані та їхні заголовки включені.

Потім задайте вихідний діапазон, наприклад, у комірці I9, і натисніть "ОК", щоб почати обчислення. Тепер Excel створить кореляційну матрицю, яка покаже взаємозв'язок між вашими властивостями успіху.

Застосування умовного форматування

Кореляційна матриця вже виглядає інформативною, але ви можете покращити її наочність, застосувавши умовне форматування. Виділіть клітинки в матриці і перейдіть до "Умовне форматування". Виберіть колірну шкалу, щоб підкреслити силу кореляцій. Позитивна кореляція може бути позначена зеленим кольором, а негативна - червоним.

Таке візуальне представлення дозволяє розпізнати найсильніші кореляції з першого погляду. Ви помітите, що існує середня кореляція між обслуговуванням клієнтів та якістю на рівні близько 50%.

Інтерпретація результатів

Тепер ви можете крок за кроком інтерпретувати окремі кореляції. Бажано використовувати окрему таблицю для оцінки різних значень кореляції. Скопіюйте відповідну таблицю значень під результатами кореляції, щоб було легше порівнювати характеристики.

Графічне представлення кореляцій

Для більш чіткої візуалізації кореляцій можна використовувати точкову XY-діаграму. Для цього вставте порожню діаграму і виберіть дані для першої кореляції, наприклад, між доставкою і співвідношенням ціни і якості. Натисніть на кнопку "Вибрати дані" і додайте новий ряд даних.

Виберіть значення X і Y, щоб відобразити дані на діаграмі. Якщо необхідно, додайте лінію тренду, щоб проілюструвати зв'язок.

Повторіть цей процес для інших змінних, щоб візуалізувати всі 15 можливих комбінацій. Ви зможете візуалізувати як позитивні, так і негативні зв'язки.

Подальші візуалізації

Крім того, ви можете налаштувати візуалізацію, вибравши додаткові опції, такі як вставка коефіцієнтів або коефіцієнт детермінації R². Це дає вам більше розуміння сили ваших кореляцій.

Підбиваємо підсумки

У цьому посібнику ви дізналися, як використовувати Excel для створення кореляційної матриці, аналізу кореляцій між різними характеристиками успіху та їх візуального відображення. Поєднання аналізу даних і графічного представлення дає змогу отримати важливі висновки з вашого дослідження, які допоможуть вам приймати стратегічні рішення.