线性相关系数作为Pearson产品相关性的线性相关系数可以说是最广泛使用的相关测量工具。它有时被称为相关系数。它最着名的使用是应用于识别业务和经济部门的趋势,但它可以用于几乎可以分析的任何可测量数据。在里面统计介绍当然您可以了解有关显示此数据的视觉解释的关系测量,变量和图表和图表的更多信息。

线性相关系数

在统计信息中,此工具用于评估两个变量之间存在的关系(如果有的话)。它测量关系的方向和强度,这种“趋势”是由相关系数表示的,最常见的是字母象征性的r。用于代表人口的资本R.或希腊字母rho,写为ρ。当两个变量涉及关系(以便说话)和变量A的变化时,存在相关性,影响变量B的状态,反之亦然。相关性中的变量可以在相同的方向或相反方向上移动,指示它是正或负相关的。还有其他类型的可变测量工具,如肯德尔的等级或Spearman等级,但这些测量不同类型的关系,不能用作线性测量工具的替代。更多关于使用a的更多信息这种快速阅读文章中统计分析的相关性

相关系数

上面我提到了相关系数r,r或ρ。那么这个究竟是什么,你怎么得到它?相关系数是一个数字-1.0+1.0这代表了变量之间的关系的幅度和强度。它是统计学家为他们正在调查的模式或趋势分配价值的一种方式,R.价值可能是类似的.57或者-.98。根据数量以及是否为正或负数,相关性将被确定为负,弱或强或不存在。使用下面的图表来了解如何值R.相应关系的力量。

R.的价值 力量
-1.0至-0.5;1.0至0.5 强有力的关系
-0.5至-0.1;0.1至0.5 关系薄弱
-0.1至0.1 没有或非常弱

所以相关系数-.59将被认为是一个强烈的消极关系而虽然R.的价值.15将被认为是一个弱阳性。有一个复杂的等式可用于到达相关系数,但计算它的最有效方法是使用像Excel这样的数据分析软件。Excel有一个轻微的学习曲线,因此如果您不熟悉该程序需要几分钟才能查看此信息Excel 2013.课程。让我们通过计算和绘制相关系数的示例来运行。

将数据添加到前两个列中的新电子表格,列A和列B中。您应该将您的独立变量放在B列中的A和verceent变量中。如果要标记这些列,则可以通过替换来实现这些列。独立的依赖变量有适当的标题。如果您决定将您想要开始输入的这些列,请在单元格A2,B2,C2等中输入数据,因为您的标题将在单元格A1,B1,C1等中。

现在选择一个牢房R.应输入值(计算)。

4.

有两种方法可以检索Excel中的相关系数 - 两种方式使用公式,但是一个比另一个更容易的方式(好的,很多)。但是,为了良好地了解幕后发生的事情,您的数据让我们从更难的方法开始。然后我们将迈悦进入容易的。对于第一种方法,我们将搜索Excel中的功能。在开始搜索之前,单击您指定为您的单元格R.价值。对我来说,这是C24。现在转到屏幕的顶部并选择公式丝带(在两者之间页面布局数据)。和公式突出显示,选择插入功能左边的按钮。公式和功能是Excel的一体组件。有一个Zillion您可以选择执行不同的计算,并且它们非常方便地分析数据。了解您可以吃的所有东西Excel公式和功能在这个深入的过程中。

2

一个对话框将打开和在搜索功能字段类型紧张。

3.

你现在应该看到一个标题的盒子函数参数有两个领域:Array1.Array2。在每个字段中,您将分别键入每个列的单元格范围。Array1.是a列,Array2.列带换了。对于此示例数据,我将输入A2:A23Array1.B2:B23Array2。单击确定。现在将输入您的数据的相关系数在您为您选择的单元格中输入R.价值。

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简单的方法

我们要跳了一下插入功能大道,只是直接键入该函数生成的公式中R.价值细胞。使用公式:

=相关(A2:A23,B2:B23)

在此示例中使用的数据集的相关系数是R.= -.4.。这是一个负系数,更靠近距离的1而不是0,这表明这些独立和依赖变量之间的线性关系是一个弱负相关。要了解如何将此相关性成于易于准备的(且易于自定义)Excel Graph,请查看在线课程掌握Excel图形。如果你没有花太多时间探索Excel现在是一个好时机。这是一个令人难以置信的全面工具,可以做比大多数人都知道它能够的更多东西 - 相关系数只是一个开始。

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