So führen sie einen korrelationstest in excel durch (schritt für schritt)

Eine Möglichkeit, die Beziehung zwischen zwei Variablen zu quantifizieren, ist die Verwendung des Pearson-Korrelationskoeffizienten , der ein Maß für den linearen Zusammenhang zwischen zwei Variablen ist.

Es nimmt immer einen Wert zwischen -1 und 1 an, wobei:

• -1 zeigt eine vollkommen negative lineare Korrelation zwischen zwei Variablen an
• 0 bedeutet, dass zwischen zwei Variablen keine lineare Korrelation besteht
• 1 zeigt eine vollkommen positive lineare Korrelation zwischen zwei Variablen an

Um festzustellen, ob ein Korrelationskoeffizient statistisch signifikant ist, können Sie einen Korrelationstest durchführen, bei dem ein t-Score und ein entsprechender p-Wert berechnet werden.

Die Formel zur Berechnung des T-Scores lautet wie folgt:

t = r√ (n-2) / (1-r ² )

Gold:

• r: Korrelationskoeffizient
• n: Die Stichprobengröße

Der p-Wert wird als entsprechender zweiseitiger p-Wert für die t-Verteilung mit n-2 Freiheitsgraden berechnet.

Das folgende Schritt-für-Schritt-Beispiel zeigt, wie Sie einen Korrelationstest in Excel durchführen.

Schritt 1: Geben Sie die Daten ein

Beginnen wir mit der Eingabe einiger Datenwerte für zwei Variablen in Excel:

Schritt 2: Berechnen Sie den Korrelationskoeffizienten

Als nächstes können wir die Funktion CORREL() verwenden, um den Korrelationskoeffizienten zwischen den beiden Variablen zu berechnen:

Der Korrelationskoeffizient zwischen den beiden Variablen beträgt 0,803702 .

Dies ist ein sehr positiver Korrelationskoeffizient, aber um festzustellen, ob er statistisch signifikant ist, müssen wir den entsprechenden t-Score und p-Wert berechnen.

Schritt 3: Berechnen Sie die Teststatistik und den P-Wert

Dann können wir die folgenden Formeln verwenden, um die Teststatistik und den entsprechenden p-Wert zu berechnen:

Die Teststatistik beträgt 4,27124 und der entsprechende p-Wert beträgt 0,001634 .

Da dieser p-Wert weniger als 0,05 beträgt, haben wir genügend Beweise, um zu sagen, dass die Korrelation zwischen den beiden Variablen statistisch signifikant ist.

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