Kui kasutate Google'i arvutustabeleid kahe andmekogumiga töötamiseks, võiksite neid kahte võrrelda, määrates, mil määral üks mõjutab teist.
Korrelatsioonid võivad anda ülevaate sellest, kas x- ja y-tasandite vahel on ennustav seos, kuid need ei pruugi näidata põhjuslikku seost. Siit saate teada, kuidas saate Google'i arvutustabelite abil oma andmetes korrelatsioone tuvastada.
Mis on korrelatsioon ja milleks saate seda kasutada?
Kui kaks muutujat on korrelatsioonis, saab määrata, kuidas muutuja teist mõjutab. Kuid on oluline meeles pidada, et korrelatsioon ei tähenda antud juhul sõltuvust; see lihtsalt näitab, kui tihedalt ja kiiresti kaks muutujat võrreldavad või on seotud.
Statistilised mõõdikud aitavad mõista andmeanalüüsi aluseks olevaid suundumusi. Korrelatsioon on üks kõige sagedamini kasutatavaid statistilisi mõõdikuid ja see määrab, kui tihedalt seotud või sõltuvad on kaks muutujat.
Korrelatsioonikordaja mõistmine Google'i arvutustabelites
Google'i arvutustabelites arvutatakse korrelatsioonikordaja funktsiooni CORREL abil. Korrelatsioonikoefitsient mõõdab andmehulkade omavahelist seost. Seda saab kasutada Pearsoni toote-momendi korrelatsioonikordaja (r) saamiseks, kui teil on kaks muutuvat andmekomplekti. Kui soovite selle koefitsiendi kohta rohkem teada saada, lugege sellest juhendist lisateavet aadressilt
Statistika Leardis.Võib kohata ühte kolmest korrelatsioonimõõdikust. Iga mõõtmine määratleb muutujatevahelised seosed erinevalt. Selle väärtus on vahemikus -1 kuni +1:
- -1 tähistab täiuslikku negatiivset korrelatsiooni: Kui korrelatsiooni korrelatsioonikoefitsient on võrdne -0,9 või alla selle, loetakse see tugevalt negatiivseks. See näitab, et andmed on korrelatsioonis. Kuid muutuja x kasvab pidevalt, samas kui muutuja y väheneb.
- 0 tähistab ühenduse puudumist: Muutujaid peetakse mittekorreleeruvateks, kui korrelatsioonikordaja on suurem kui 0,01, kuid väiksem kui 0,1, kuna iga muutuja vahel ei ole märgatavat seost. Nad on üksteisest sõltumatud.
- +1 tähistab täiuslikku positiivset korrelatsiooni: Kui korrelatsiooni koefitsient jääb vahemikku 0,9 ja 1, peetakse seda väga positiivseks. See näitab, et kahe muutujakomplekti arv on suurenenud.
Koefitsiendi suurim väärtus võis olla korrelatsioonikordaja 1. Kui korrelatsiooniväärtus on 1, tähendab see, et andmete graafikul joondatakse need täielikult, et luua sirgjoon.
Kui olete ikka veel veidi eksinud, ärge muretsege. Selgitame funktsiooni CORREL süntaksit ja sukeldume seejärel mõnda reaalmaailma näidetesse, et aidata teil seda paremini mõista. Kõige paremini sobivate joonte mõistmine ja kuidas teha Google'i arvutustabelites trendijooni aitab teid selles.
Funktsiooni CORREL süntaks Google'i arvutustabelites
=CORREL(andmed_y, andme_x) Jagame selle osadeks ja mõistame paremini, mida iga fraas tähendab:
- =KORREL: see on Google'i tabeli funktsioon, mis määrab r, (andmestiku Pearsoni toote-momendi korrelatsioonikordaja).
- andmed_y: see viitab lahtrite rühmale, mis sisaldab sõltuvaid andmeid või nende lahtrite väärtuste vahemikku.
- andmed x: see on kas viide sõltumatute andmetega lahtrite massiivile või nende lahtrite väärtusvahemikule.
Kui koostaksite andmepunktide graafiku, oleks data_y Y-telg ja data_x X-telg. Märkate, et andmete vahemiku sisestamiseks on kaks erinevat viisi. Valikud on kas viitelahtri vahemik või sirge andmesisestus funktsioonis.
Enamikul juhtudel on eelistatav kasutada võrdluslahtri vahemikku. Seda seetõttu, et arvutustabel sisaldab tõenäoliselt juba teie andmeid. Võrdluslahtrivahemiku kasutamine võib vältida liigset sisestamist, mis võib põhjustada kasutaja vigu.
CORRELi funktsioonide näited Google'i arvutustabelites
Vaatame mõnda näidet, et mõista, kuidas kasutada Google'i arvutustabelites funktsiooni CORREL.
Näide 1: Tugev positiivne korrelatsioon
Selle esimese näite puhul teeskleme, et töötame kinnisvaratööstuses. Alloleval arvutustabelis on teie müüdava maa hektarite jaotus ja nende erinevate maade müüdud ühikute arv teie Google'i tabelis.
- Kui jälgite lehte, alustate muutujate andmete sisestamisega oma arvutustabelisse, nagu allpool näidatud.
- Klõpsake lahtrit C2
- Tüüp =CORREL(
- Seejärel sisestage data_y, mis meie puhul on viidatud lahtrivahemik A2:A6, seejärel sisestage koma.
- Jätkake sisestamisega data_x, millele meie puhul viidatakse kui B2:B6.
- Lõpetage sulguriga, nagu allpool näidatud:
- Lõpuks vajutage Sisenema lahtri kahe andmeosa korrelatsioonikordaja tagastamiseks C2.
Kasutades just ülaltoodud näidet, saite korrelatsioonikordaja 0,90, mis on tugev positiivne korrelatsioon, kuna selle väärtus jääb vahemikku 0,9 ja 1. Seetõttu näitab see, et kui y muutub, muutub ka x oluliselt võrreldaval viisil.
Allpool on esitatud meie näidisandmete esitus XY hajuvusgraafikul. Nagu näete, on parima sobivuse joon graafiku andmepunktide lähedal, mis toetab ideed, et arvud on tugevas korrelatsioonis.
Saate lisateavet XY hajuvusgraafikute loomine Google'i arvutustabelites meie teises artiklis.
Näide 2: Nõrk negatiivne korrelatsioon
Seekord kasutame oma arvutustabelis üldisemat näidet "muutuja x ja y". Oleme sihipäraselt lisanud arvud, et näidata negatiivset korrelatsiooni, mida funktsioon CORREL näitab allpool:
Muutujate y ja x vahel puudub tugev seos, mistõttu saame tulemuseks vähem olulise korrelatsioonikoefitsiendi kui eelmises näites. Meie saavutatud tulemus on -0,47. See aga ei tähenda, et korrelatsioon puudub. Vaatame uuesti kõige paremini sobivat rida, et seda mõtestada.
Nagu hajuvusgraafikult näha, on andmepunktid kõige sobivama joonest kaugemal. Seetõttu on korrelatsioon väiksem kui esimeses näites, kuid mitte ühtegi. Samuti märkate, et kõige sobivama joon väheneb. See näitab negatiivset korrelatsiooni, üks väärtus väheneb, kui teine suureneb.
Näide 3: Ühendust pole
Siin on komplekt täiesti juhuslikke numbreid. Vaatame kiiresti uuesti, kuidas kasutada funktsiooni CORREL:
- Tippige lahtrisse C2 CORRELi valem
- Meie argumendid on A2:A10 ja B2:B10
- Vajutage sisestusklahvi
C2 tagastatav väärtus on 0,02. Kui korrelatsioonikordaja jääb vahemikku 0,01 kuni 0,1, tehakse kindlaks, et kõnealused muutujad ei korreleeru, kuna nende vahel pole märgatavat seost. Muutujate vahelised seosed on täiesti sõltumatud.
Allpool on sama esitus hajuvusgraafikul. Parima sobivuse joon on peaaegu tasane, mis näitab vähest korrelatsiooni kahe andmekogumi vahel.
Korreleerige oma andmeid Google'i arvutustabelites hõlpsalt
Korrelatsioon võib olla keeruline teema, kui te sellega keskkoolis palju ei töötanud. See juhend hõlmab kõiki põhitõdesid, kuid peate jätkama Google'i arvutustabelite funktsiooni CORREL kasutamist, et see oleks värske meeles.
See on võimas funktsioon, kuna see aitab vältida hajuvusgraafikute koostamist ja suudab teie andmetes kiiresti suundumusi leida. Siiski ärge kartke lisada diagramme, mis aitavad teistel kasutajatel teie arvutustabelite andmeid paremini mõista.
