На этом шаге мы рассмотрим корреляционный анализ.
Коэффициент корреляции широко используется в статистике для оценки степени различия двух наборов данных. Например, если наивысшие значения в одном наборе данных связаны с наивысшими значениями во втором наборе, у этих наборов положительная корреляция. Степень корреляции выражается коэффициентом, который лежит в интервале от -1,0 (полностью отрицательная корреляция) до +1,0 (полностью положительная корреляция). Коэффициент корреляции 0 означает, что два набора не коррелированны. Диалоговое окно Корреляция показано на рис. 1. Вам нужно определить входной диапазон ячеек, который может состоять из любого количества переменных, сгруппированных по строкам или столбцам.
Рис. 1. Диалоговое окно Корреляция
На рис. 2 показан результат корреляционного анализа для восьми переменных. Результат представлен в виде корреляционный матрицы, в которой содержатся коэффициенты корреляции для каждой пары переменных.
Рис. 2. Результат корреляционного анализа
Обратите внимание, что в результирующей корреляционной матрице не используются формулы для вычисления результатов. Поэтому, если данные изменились, корреляционная матрица останется неизменной. Для создания корреляционной матрицы, которая автоматически обновляется, можно использовать функцию КОРРЕЛ.
Файл можно взять здесь.
На следующем шаге мы рассмотрим ковариационный анализ.
