Измерение тесноты связи между переменными в статистической совокупности с помощью MS Office Excel

Инструменты Пакета анализа MS Office Excel «Корреляция» и «Ковариация» применяются для вычисления корреляционной (ковариационной) матрицы компонентов многомерной выборки.

Матрица корреляции (ковариации) – таблица, которая показывает коэффициент корреляции или ковариационный анализ соответственно для каждой пары переменных измерений. В отличие от коэффициента корреляции, изменяющегося в диапазоне от -1 до +1 включительно, соответствующие значения ковариационного анализа не нормированы.

Внедиагональные элементы матрицы равны коэффициентам корреляции (ковариациям) соответствующих компонентов. Поскольку корреляционная (ковариационная) матрица симметрична, то выводится только нижняя ее половина.

Ковариационный анализ дает возможность установить, ассоциированы ли наборы данных по величине, то есть большие значения из одного набора данных связаны с большими значениями другого набора (положительная ковариация) или наоборот, малые значения одного набора связаны с большими значениями другого (отрицательная ковариация), или данные двух диапазонов никак не связаны (ковариация близка к нулю).

Коэффициент корреляции, как и ковариационный анализ, характеризует степень, в которой два измерения «изменяются вместе». В отличие от ковариационного анализа коэффициент корреляции масштабируется таким образом, что его значение не зависит от единиц, в которых выражены переменные двух измерений (например, если вес и высота являются двумя измерениями, значение коэффициента корреляции не изменится после перевода веса из фунтов в килограммы).

Корреляционный анализ дает возможность установить, ассоциированы ли наборы данных по величине, т. е. большие значения из одного набора данных связаны с большими значениями другого набора (положительная корреляция) или наоборот, малые значения одного набора связаны с большими значениями другого (отрицательная корреляция), или данные двух диапазонов никак не связаны (нулевая корреляция).