Microsoft Excel, iki sürekli değişken arasındaki doğrusal bir ilişkinin gücünü ve yönünü ölçen Pearson korelasyon katsayısının hesaplanması da dahil olmak üzere istatistiksel analiz için güçlü bir araçtır. Pearson’ın korelasyon katsayısı, genellikle “r” olarak gösterilir, -1 ile 1 arasında değişir. 1’e yakın bir değer, güçlü bir pozitif korelasyonu gösterir, yani bir değişken arttıkça diğeri de artar. -1’e yakın bir değer, güçlü bir negatif korelasyonu gösterir ve bir değişken arttıkça diğerinin azaldığını ima eder. 0 civarında bir değer, doğrusal bir ilişki olmadığı anlamına gelir.
Excel’de Pearson’ın korelasyonunu hesaplamak için yerleşik =CORREL(array1, array2) işlevini kullanabilirsiniz. Dizi1 ve dizi2, bağıntısını hesaplamak istediğiniz iki veri kümesidir. Örneğin, A1:A10 hücrelerinde X değişkeni için verileriniz ve B1:B10 hücrelerinde Y değişkeni için verileriniz varsa, =CORREL(A1:A10, B1:B10) formülü X ile Y arasındaki korelasyon katsayısını döndürür.
Excel ayrıca dağılım grafiklerini kullanarak korelasyonları görselleştirmenize de olanak tanır. İki değişken arasında doğrusal bir eğilim olup olmadığını görsel olarak gözlemlemek için bir dağılım grafiği oluşturabilir ve ardından görüntülenen denklemle bir eğilim çizgisi ekleyebilirsiniz. Bu, veri noktalarının düz bir çizgiye ne kadar yakın uyduğuna dair sezgisel bir anlayış sağlar. Bununla birlikte, doğrusal olmayan ilişki durumunda Pearson korelasyon katsayısının kullanılması uygun değildir.
Unutulmaması gereken önemli bir nokta, korelasyonun nedensellik anlamına gelmemesidir. İki değişkenin korelasyonu yüksek olsa bile, birinin diğerinin değişmesine neden olduğu anlamına gelmez. Pearson’ın korelasyonu yalnızca doğrusal ilişkileri ölçer, bu nedenle değişkenler arasındaki daha karmaşık, doğrusal olmayan ilişkileri yakalayamayabilir.
Excel ayrıca, birden çok değişken için korelasyon matrisleri sağlayan ve veri kümeleri arasındaki ilişkileri karşılaştırmayı kolaylaştıran Veri Analizi Araç Takımı eklentisini kullanmak gibi daha sağlam istatistiksel analizlere de olanak tanır. Pearson’ın Excel ile bağıntısı, verilerdeki ilişkileri keşfetmek ve ölçmek için basit ama güçlü bir yol sunar.
Korelasyon, iki değişken arasındaki bir ilişkidir. Microsoft Excel’de düzenlenen aşağıdaki varsayımsal verileri göz önünde bulundurun.
Tek değişkenli korelasyon gerçekleştirmek için, X değişkeni bir sütunda ve Y değişkeni sağındaki bir sütunda düzenlenmelidir.
Bu iki değişkeni çizmek için önce ekle sekmesindeki her iki sütunu da seçin, grafikleri bulun ve bir dağılım grafiği seçin.
Trend çizgileri gibi diğer öğeler de grafik tasarımlarına eklenebilir.
Verilerin normal dağılımlı popülasyonlardan olduğunu varsayarsak, Pearson’ın korelasyon katsayısı — r — veriler için seçilen CORREL fonksiyonu kullanılarak hesaplanır.
Başka bir fonksiyon olan PEARSON da aynı değeri döndürür.
Bu fonksiyonlar, iki değişken arasındaki doğrusal ilişkinin gücünü ve yönünü ölçer. Bu durumda, 0.985’tir ve güçlü ve pozitif bir korelasyon olduğunu düşündürür.
RSQ fonksiyonu, r’nin kare değerini döndürür. Bu değer, bağımlı değişkendeki varyansın bağımsız değişkenden tahmin edilebilir oranını ölçen belirleme katsayısıdır.
Related Videos
Statistical Softwares
502 Görüntüleme
Statistical Softwares
416 Görüntüleme
Statistical Softwares
254 Görüntüleme
Statistical Softwares
277 Görüntüleme
Statistical Softwares
253 Görüntüleme
Statistical Softwares
129 Görüntüleme
Statistical Softwares
105 Görüntüleme
Statistical Softwares
105 Görüntüleme
Statistical Softwares
120 Görüntüleme
Statistical Softwares
108 Görüntüleme
Statistical Softwares
139 Görüntüleme
Statistical Softwares
167 Görüntüleme
Statistical Softwares
490 Görüntüleme
Statistical Softwares
346 Görüntüleme
Statistical Softwares
503 Görüntüleme
Statistical Softwares
206 Görüntüleme