Hàm CORREL trong vuialo.net trả về hệ số tương quan giữa hai mảng để xác định mối quan hệ của hai đặc tính, xác định mối quan hệ giữa hai thuộc tính. Cú pháp =CORREL[array1, array2]…
Bài viết dưới đây sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng hàm.
Bạn đang xem: Hệ số tương quan trong excel
ĐỊNH NGHĨA HÀM CORREL
Trả về hệ số tương quan của hai phạm vi ô
CÚ PHÁP
Trong đó:
Array1: Một phạm vi giá trị ô.Array2: Phạm vi của giá trị ô thứ hai.Tất cả các đối số trên đều bắt buộc phải có.
CÁCH SỬ DỤNG
Ví dụ: Tính hệ số tương quan của hai tập dữ liệu trong các cột B và C trong bảng dưới đây:
Lời giải:
Dựa vào bảng số liệu có sẵn trong bảng, để tính hệ số tương quan của hai tập dữa liệu, xác định mối quan hệ giữa hai đặc tính. Sử dụng hàm CORREL để tính.
+ Nhập công thức tại ô C10
=CORREL[B6:B9, C6:C9]
+ Kết quả hàm trả về tại ô C10 là -0,873333765.
Xem thêm: Mẫu Giấy A4 Có Dòng Kẻ - Cách Tạo Chấm Trong Word Thật Dể Dàng
Như vậy bạn đã tính được hệ số tương quan của hai tập dữ liệu, xác định mối quan hệ giữa hai đăc tính trên vuialo.net rồi. Trong quá trình sử dụng, cần lưu ý một số vấn đề sau:
LƯU Ý SỬ DỤNG
Nếu một array hoặc tham chiếu có chứa văn bản, giá trị lô-gic hoặc ô trống, thì những giá trị này sẽ bị bỏ qua. Tuy nhiên, các ô có giá trị bằng không được bao gồm.Khi array1 và array2 có số điểm dữ liệu khác nhau, thì CORREL trả về lỗi #N/A.Nếu một trong hai array1 hoặc array2 trống hoặc nếu s [độ lệch chuẩn] của các giá trị bằng 0, thì correl trả về #DIV/0! lỗi.Giống như hệ số tương quan tương đối gần + 1 hoặc-1, nó cho biết độ tương quan tích cực [+ 1] hoặc tương quan [-1] giữa các mảng.Độ tương quan tích cực có nghĩa là nếu các giá trị trong một mảng đang gia tăng.Các giá trị trong các mảng khác cũng tăng lên.Hệ số tương quan gần nhất là 0, cho biết không có hoặc tương quan yếu.Phương trình cho hệ số tương quan là:Là các giá trị trung bình mẫu AVERAGE [array1] và AVERAGE [array2].
Ngoài ra bạn có nhu cầu bổ sung thêm kiến thức về vuialo.net, có thể đăng ký học vuialo.net online 1 thầy 1 trò.
HÀM VỀ TƯƠNG QUAN VÀ HỒI QUY TUYẾN TÍNH
| CORREL | Tính hệ số tương quan giữa hai mảng để xác định mối quan hệ của hai đặc tính |
| COVAR | Tính tích số các độ lệch của mỗi cặp điểm dữ liệu, rồi tính trung bình các tích số đó |
| FORECAST | Tính toán hay dự đoán một giá trị tương lai bằng cách sử dụng các giá trị hiện có, bằng phương pháp hồi quy tuyến tính |
| GROWTH | Tính toán sự tăng trưởng dự kiến theo hàm mũ, bằng cách sử dụng các dữ kiện hiện có. |
| INTERCEPT | Tìm điểm giao nhau của một đường thẳng với trục y bằng cách sử dụng các trị x và y cho trước |
| LINEST | Tính thống kê cho một đường bằng cách dùng phương pháp bình phương tối thiểu |
| LOGEST | Dùng trong phân tích hồi quy. |
| PEARSON | Tính hệ số tương quan momen tích pearson [r] |
| RSQ | Tính bình phương hệ số tương quan momen tích Pearson [r] |
| SLOPE | Tính hệ số góc của đường hồi quy tuyến tính thông qua các điềm dữ liệu |
| STEYX | Trả về sai số chuẩn của trị dự đoán y đối với mỗi trị x trong hồi quy. |
Mục lục
Tải xuống Sổ làm việc Ví dụTải xuống sổ làm việc mẫu
Hướng dẫn này trình bày cách sử dụng Hàm CORREL trong Excel trong Excel để tính toán mối tương quan.
Tổng quan về chức năng CORREL
Hàm CORREL Tính tương quan của hai chuỗi số.
Để sử dụng Hàm Trang tính CORREL Excel, hãy chọn một ô và nhập:
[Chú ý cách các đầu vào công thức xuất hiện]
Hàm CORREL Cú pháp và đầu vào:
| 1 | = CORREL [mảng1, mảng2] |
array1 - Mảng số.
Hàm CORREL là gì?
Hàm CORREL trong Excel trả về hệ số tương quan [Pearson’s NS] của hai phạm vi dữ liệu.
Hệ số tương quan là gì?
Hệ số tương quan, thường được gọi là Pearson’s NS [được đặt theo tên của Karl Pearson, người đã phát triển nó], là một thống kê cho bạn biết hai biến có liên quan chặt chẽ như thế nào.
Của Pearson NS là một con số giữa -1 và 1, có thể dẫn đến ba cách giải thích: tương quan thuận, tương quan nghịch và không tương quan.
Tương quan tích cực
Tương quan thuận [NS > 0] có nghĩa là khi hai biến song song - khi bạn quan sát điểm cao ở một biến, bạn cũng có xu hướng quan sát điểm cao ở biến kia. Tương tự như vậy, khi một biến thấp, biến kia cũng có xu hướng thấp.
Ví dụ, chiều cao và cân nặng có mối tương quan thuận. Xem biểu đồ bên dưới, biểu đồ chiều cao và cân nặng của một số ít cầu thủ bóng chày:
Các NS của mẫu nhỏ này là 0,73 - một mối tương quan thuận rất mạnh. Điều này có ý nghĩa về mặt logic - những người cao hơn trung bình thường nặng hơn vì chiều cao tăng thêm đó được tạo thành từ xương và cơ bắp và các mô khác, tất cả đều nặng một thứ.
Nhưng mối tương quan không hoàn hảo [trong mối tương quan hoàn hảo với NS là 1, tất cả các điểm số sẽ nằm trên đường xu hướng]. Một số người thấp hơn có thể nặng hơn - có thể họ thừa một chút mỡ hoặc tập thể dục tại phòng tập thể dục. Tương tự như vậy, một số người cao có thể rất gầy và thực sự nặng hơn nhiều người thấp hơn.
Mối tương quan ở đây có lẽ quá cao bởi vì chúng tôi đang đối phó với các vận động viên, nó sẽ thấp hơn trong dân số tổng thể. Hãy nhớ ghi nhớ điều này khi sử dụng CORREL - the NS bạn nhận được không phải là chắc chắn - bạn cần phải suy nghĩ về dữ liệu của bạn là gì và bạn nhận được dữ liệu đó như thế nào khi thực hiện các diễn giải của mình.
Tương quan tiêu cực
Tương quan nghịch [NS