एक्सेल कोरल फंक्शन - सांख्यिकीय सहसंबंध की गणना करें

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यह ट्यूटोरियल दर्शाता है कि कैसे उपयोग करना है एक्सेल कोरल फंक्शन एक्सेल में सहसंबंध की गणना करने के लिए।

कोरल फंक्शन अवलोकन

CORREL फ़ंक्शन संख्याओं की दो श्रृंखलाओं के सहसंबंध की गणना करता है।

कोरल एक्सेल वर्कशीट फ़ंक्शन का उपयोग करने के लिए, एक सेल का चयन करें और टाइप करें:

(ध्यान दें कि सूत्र इनपुट कैसे दिखाई देते हैं)

CORREL फ़ंक्शन सिंटैक्स और इनपुट:

1	= कोरल (सरणी 1, सरणी 2)

सरणी1 - संख्याओं की सरणी।

कोरल फंक्शन क्या है?

एक्सेल कोरल फ़ंक्शन सहसंबंध गुणांक देता है (पियर्सन का आर) दो डेटा श्रेणियों के।

सहसंबंध गुणांक क्या है?

सहसंबंध गुणांक, जिसे आमतौर पर पियर्सन के रूप में जाना जाता है आर (कार्ल पियर्सन के नाम पर, इसे विकसित करने वाले व्यक्ति), एक आँकड़ा है जो आपको बताता है कि दो चर कितनी दृढ़ता से संबंधित हैं।

पियर्सन का आर -1 और 1 के बीच का एक आंकड़ा है, जो तीन संभावित व्याख्याओं को जन्म दे सकता है: एक सकारात्मक सहसंबंध, एक नकारात्मक सहसंबंध, और कोई सहसंबंध नहीं।

सकारात्मक संबंध

एक सकारात्मक सहसंबंध (आर > 0) का अर्थ है कि जब दो चर एक साथ होते हैं - जब आप एक चर में एक उच्च स्कोर देखते हैं, तो आप दूसरे में एक उच्च स्कोर भी देखते हैं। इसी तरह, जब एक चर कम होता है, तो दूसरा भी कम होता है।

उदाहरण के लिए, ऊंचाई और वजन का सकारात्मक संबंध है। नीचे दिया गया चार्ट देखें, जो बेसबॉल खिलाड़ियों के एक छोटे से नमूने की ऊंचाई और वजन को दर्शाता है:

NS आर इस छोटे से नमूने का 0.73 है - एक बहुत मजबूत सकारात्मक सहसंबंध। यह तार्किक रूप से समझ में आता है - लम्बे लोग औसतन भारी होते हैं, क्योंकि वह अतिरिक्त ऊंचाई हड्डियों और मांसपेशियों और अन्य ऊतकों से बनी होती है, जिनका वजन कुछ न कुछ होता है।

लेकिन सहसंबंध सही नहीं है (एक के साथ पूर्ण सहसंबंध में) आर 1 का, सभी स्कोर ट्रेंड लाइन पर गिरेंगे)। कुछ छोटे लोग भारी हो सकते हैं - हो सकता है कि वे थोड़ा अतिरिक्त वसा रखते हों, या जिम में कसरत करते हों। इसी तरह, कुछ लम्बे लोग बहुत दुबले-पतले हो सकते हैं, और वास्तव में उनका वजन कई छोटे लोगों से कम होता है।

यहां सहसंबंध शायद इतना अधिक है क्योंकि हम एथलीटों के साथ काम कर रहे हैं, यह कुल आबादी में कम होगा। CORREL का उपयोग करते समय इसे ध्यान में रखना याद रखें - the आर आपको मिलता है निश्चित नहीं है - आपको यह सोचने की ज़रूरत है कि आपकी व्याख्या करते समय आपका डेटा क्या है और आपको यह कैसे मिला।

नकारात्मक सहसंबंध

एक नकारात्मक सहसंबंध (आर < 0) का अर्थ है कि जब आप एक चर में एक उच्च स्कोर देखते हैं, तो आप दूसरे चर में एक कम स्कोर देखते हैं, और इसके विपरीत।

उदाहरण के लिए, छात्रों के टेस्ट स्कोर और स्कूल से उनकी अनुपस्थिति की संख्या नकारात्मक रूप से सहसंबद्ध हैं। यानी जितने अधिक दिन वे चूकते हैं, उनके अंक उतने ही कम होते जाते हैं। वे जितने कम दिन चूकते हैं, स्कोर उतने ही अधिक होते हैं:

फिर, सहसंबंध सही नहीं है (जैसा कि वे लगभग कभी नहीं होते हैं)। हमारे यहां एक छात्र है जो 5 दिन चूक गया, लेकिन फिर भी 85% स्कोर करने में सफल रहा। हमारे पास एक ऐसा भी है जिसने केवल दो दिन छूटने के बावजूद 52% अंक प्राप्त किए हैं।

हमारे पास अभी भी एक स्पष्ट नकारात्मक प्रवृत्ति है। लेकिन अभी भी परीक्षा परिणामों में बहुत भिन्नता है जिसे केवल अनुपस्थिति से नहीं समझाया जा सकता है। यह अन्य चरों के कारण हो सकता है, जैसे योग्यता, प्रेरणा, स्वास्थ्य, और कई अन्य संभावित कारक।

इसलिए जब आप CORREL का उपयोग करते हैं, तो ध्यान रखें कि एक बड़ी तस्वीर है जिसे आपका डेटा पूरी तरह से समझा नहीं सकता है।

कोई सह सम्बन्ध नहीं

कोई सह सम्बन्ध नहीं (आर = ० या ० के करीब है, इसका मतलब है कि आप दूसरे के आधार पर एक चर के स्कोर की भविष्यवाणी नहीं कर सकते। यदि आप डेटा की साजिश करते हैं, तो आपको कोई स्पष्ट प्रवृत्ति नहीं दिखाई देगी, और प्रवृत्ति रेखा सपाट या निकट-सपाट होगी।

अनामिका की लंबाई और IQ पर कुछ आंकड़े यहां दिए गए हैं:

जैसा कि आप देख सकते हैं, इस नमूने में इन दो चरों के बीच कोई संबंध नहीं है, इसलिए हम मान सकते हैं कि वे असंबंधित हैं।

व्यवहार में, आपको एक प्राप्त होने की संभावना नहीं है आर ठीक 0 का। याद रखें कि डेटा एकत्र करते समय, त्रुटि के कारण अक्सर कुछ भिन्नता होती है, शायद माप या रिपोर्टिंग में। तो सिर्फ इसलिए कि आपका आर बिल्कुल 0 नहीं है, इसका मतलब यह नहीं है कि आपको कुछ मिल गया है।

सहसंबंध कार्य-कारण नहीं है

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि CORREL आपको यह नहीं बता सकता कि कौन सा चर दूसरे को प्रभावित कर रहा है - या भले ही चर के बीच कोई कारण संबंध हो। उदाहरण के लिए, निम्नलिखित चरों के बीच एक सहसंबंध पाया गया है:

• बेची गई आइसक्रीम की मात्रा और हिंसक अपराध की मात्रा
• आप कितने खुश हैं और आप अपने करियर में कितने सफल हैं
• एक पूल में डूबने वाले लोगों की संख्या और प्रति वर्ष निकोलस केज की फिल्मों की संख्या दिखाई दी

पहला उदाहरण है तीसरी चर समस्या. बेशक, आइसक्रीम लोगों को हिंसक नहीं बनाती है, और न ही हिंसा में शामिल होने से जमे हुए दूध और चीनी की लालसा पैदा होती है। तीसरा चर मौसम है। गर्म मौसम में, लोग बस अधिक बाहर जाते हैं - लोगों के बीच अधिक संपर्क होता है, और इसलिए संघर्ष के पनपने की अधिक संभावना होती है। गर्मी के मौसम में लोग आइसक्रीम भी ज्यादा खरीदते हैं। इसलिए आइसक्रीम की बिक्री और हिंसक अपराध केवल इसलिए संबंधित हैं क्योंकि वे दोनों एक तीसरे चर से जुड़े हुए हैं।

दूसरा उदाहरण हो सकता है दोहरी कारणता. काम में सफल होना आपकी खुशी के लिए अच्छा हो सकता है - आप अधिक पैसा कमाएंगे और आम तौर पर आप क्या काम करते हैं और किसके साथ करते हैं, इस पर आपका अधिक नियंत्रण होगा। लेकिन खुशी सफलता के लिए भी फायदेमंद हो सकती है, हो सकता है कि खुश लोगों को साथ मिलना और मजबूत कामकाजी संबंध विकसित करना आसान हो, या हो सकता है कि वे असफलताओं के लिए मानसिक रूप से अधिक लचीला हों। इस मामले में, दोनों चर एक दूसरे को प्रभावित कर रहे हैं।

तीसरा बस एक है नकली सहसंबंध. सिर्फ इसलिए कि आपके डेटा में दो चर परस्पर संबंधित हैं, इसका मतलब यह नहीं है कि वे वास्तविक जीवन में किसी भी तरह से इंटरैक्ट करते हैं।

लब्बोलुआब यह है, एक सहसंबंध आपको यह नहीं बता सकता है कि क्या दो चर यथोचित रूप से जुड़े हुए हैं।

कोरेल का उपयोग कैसे करें

इस तरह एक्सेल कोरल फ़ंक्शन का प्रयोग करें:

1	= कोरल (बी 3: बी 15, सी 3: सी 15)

CORREL के साथ आप दो तर्कों को परिभाषित करते हैं - दो डेटा श्रेणियां जिन्हें आप सहसंबंधित करना चाहते हैं।

CORREL को ध्यान में रखने के लिए यहां कुछ प्रमुख बिंदु दिए गए हैं:

• टेक्स्ट, बूलियन (TRUE/FALSE), और खाली सेल पर ध्यान नहीं दिया जाता है।
• दोनों डेटा श्रेणियों में समान संख्या में डेटा बिंदु होने चाहिए, अन्यथा आपको #N/A त्रुटि मिलेगी
• यदि डेटा श्रेणियों में से कोई एक खाली है, यदि डेटा में कोई भिन्नता नहीं है (यानी, यदि सभी डेटा बिंदु समान संख्या में हैं), तो आपको #DIV/0 मिलेगा! त्रुटि

Google पत्रक में कोरल फ़ंक्शन

CORREL फ़ंक्शन Google शीट्स में ठीक उसी तरह काम करता है जैसे Excel में होता है:

अतिरिक्त नोट्स

VBA . में CORREL उदाहरण

आप VBA में CORREL फ़ंक्शन का भी उपयोग कर सकते हैं। प्रकार:
application.worksheetfunction.correl(array1,array2)
फ़ंक्शन तर्कों (सरणी 1, आदि) के लिए, आप या तो उन्हें सीधे फ़ंक्शन में दर्ज कर सकते हैं, या इसके बजाय उपयोग करने के लिए चर परिभाषित कर सकते हैं।

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