Как создать и интерпретировать корреляционную матрицу в Excel
Одним из способов количественной оценки связи между двумя переменными является использованиекоэффициента корреляции Пирсона , который является мерой линейной связи между двумя переменными .
Он имеет значение от -1 до 1, где:
- -1 указывает на совершенно отрицательную линейную корреляцию между двумя переменными
- 0 указывает на отсутствие линейной корреляции между двумя переменными
- 1 указывает на совершенно положительную линейную корреляцию между двумя переменными.
Чем дальше коэффициент корреляции от нуля, тем сильнее связь между двумя переменными.
Но в некоторых случаях мы хотим понять корреляцию между более чем одной парой переменных.
В этих случаях мы можем создать матрицу корреляции , представляющую собой квадратную таблицу, которая показывает коэффициенты корреляции между несколькими попарными комбинациями переменных.
В этом руководстве объясняется, как создать и интерпретировать корреляционную матрицу в Excel.
Как создать корреляционную матрицу в Excel
Предположим, у нас есть следующий набор данных, который показывает среднее количество очков, подборов и передач для 10 баскетболистов:
Чтобы создать матрицу корреляции для этого набора данных, перейдите на вкладку « Данные » на верхней ленте Excel и нажмите « Анализ данных» .
Если вы не видите эту опцию, вам нужно сначала загрузить бесплатный пакет инструментов анализа данных в Excel .
В новом появившемся окне выберите « Корреляция » и нажмите « ОК ».
Для Input Range выберите ячейки, в которых находятся данные (включая первую строку с метками). Установите флажок рядом с Метки в первой строке.Для выходного диапазона выберите ячейку, в которой вы хотите разместить корреляционную матрицу. Затем нажмите ОК .
Это автоматически создаст следующую корреляционную матрицу:
Как интерпретировать матрицу корреляции в Excel
Значения в отдельных ячейках корреляционной матрицы сообщают нам коэффициент корреляции Пирсона между каждой парной комбинацией переменных. Например:
Корреляция между очками и подборами: -0,04639. Очки и подборы имеют небольшую отрицательную корреляцию, но это значение настолько близко к нулю, что нет убедительных доказательств значимой связи между этими двумя переменными.
Соотношение очков и передач: 0,121871. Очки и передачи имеют небольшую положительную корреляцию, но это значение также довольно близко к нулю, поэтому нет убедительных доказательств значимой связи между этими двумя переменными.
Корреляция между подборами и передачами: 0,713713. Подборы и передачи имеют сильную положительную корреляцию. То есть игроки, у которых больше подборов, как правило, и чаще делают передачи.
Обратите внимание, что диагональные значения в матрице корреляции равны 1, потому что корреляция между переменной и самой собой всегда равна 1. На практике интерпретировать это число бесполезно.
Бонус: визуализация коэффициентов корреляции
Один из простых способов визуализировать значение коэффициентов корреляции в таблице — применить условное форматирование к таблице.
На верхней ленте в Excel перейдите на вкладку « Главная », затем в группу « Стили ».
Нажмите « Таблица условного форматирования » , затем нажмите « Цветовые шкалы » , затем нажмите « Цветовая шкала зелено-желто-красный» .
Это автоматически применяет следующую цветовую шкалу к корреляционной матрице:
Это помогает нам легко визуализировать силу корреляции между переменными.
Это особенно полезный прием, если мы работаем с корреляционной матрицей с большим количеством переменных, потому что она помогает нам быстро определить переменные, которые имеют самые сильные корреляции.
По теме: Что считается «сильной» корреляцией?
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в R:
Как создать матрицу диаграммы рассеяния в Excel
Как выполнить корреляционный тест в Excel