16.14: Microsoft Excel: Pearson Korelasyonu

Microsoft Excel: Pearson’s Correlation
JoVE Core
Statistics
A subscription to JoVE is required to view this content.  Sign in or start your free trial.
JoVE Core Statistics
Microsoft Excel: Pearson’s Correlation
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.

348 Views

01:18 min
January 09, 2025

Overview

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.

Transcript

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.

Key Terms and definitions​

Learning Objectives

Questions that this video will help you answer

This video is also useful for