Ha un valore compreso tra -1 e 1 dove:<\/span><\/span><\/p>\n Quanto pi\u00f9 il coefficiente di correlazione si allontana da zero, tanto pi\u00f9 forte \u00e8 la relazione tra le due variabili.<\/span><\/p>\n Ma in alcuni casi, vogliamo comprendere la correlazione tra pi\u00f9 coppie di variabili.<\/span><\/p>\n In questi casi, possiamo creare una matrice di correlazione<\/a> , ovvero una tabella quadrata che mostra i coefficienti di correlazione tra diverse combinazioni di variabili a coppie.<\/span><\/p>\n Questo tutorial spiega come creare e interpretare una matrice di correlazione in Excel.<\/span><\/p>\n Supponiamo di avere il seguente set di dati che mostra il numero medio di punti, rimbalzi e assist per 10 giocatori di basket:<\/span> <\/p>\n Per creare una matrice di correlazione per questo set di dati, vai alla scheda Dati<\/strong> nella barra multifunzione superiore di Excel e fai clic su Analisi dei dati<\/strong> .<\/span> <\/p>\n Se non vedi questa opzione, devi prima caricare il Data Analysis Toolpak gratuito in Excel<\/a><\/em> .<\/span><\/p>\n Nella nuova finestra visualizzata, seleziona Correlazione<\/strong> e fai clic su OK<\/strong> .<\/span> <\/p>\n Per Intervallo di input<\/strong> , seleziona le celle in cui si trovano i dati (inclusa la prima riga con etichette). Seleziona la casella accanto a Etichette nella prima riga<\/strong> . Per Intervallo di output<\/strong> , seleziona una cella in cui desideri che venga visualizzata la matrice di correlazione. Quindi fare clic su OK<\/strong> .<\/span> <\/p>\n Ci\u00f2 produrr\u00e0 automaticamente la seguente matrice di correlazione:<\/span> <\/p>\n I valori nelle singole celle della matrice di correlazione ci dicono il coefficiente di correlazione di Pearson tra ciascuna combinazione di variabili a coppie. Per esempio:<\/span><\/p>\n Correlazione tra punti e rimbalzi:<\/strong> -0,04639. Punti e rimbalzi sono leggermente correlati negativamente, ma questo valore \u00e8 cos\u00ec vicino allo zero che non vi \u00e8 alcuna prova evidente di un’associazione significativa tra queste due variabili.<\/span><\/p>\n Correlazione tra punti e assist:<\/strong> 0,121871. Punti e assist sono leggermente correlati positivamente, ma questo valore \u00e8 anche abbastanza vicino allo zero, quindi non esiste una forte evidenza di un’associazione significativa tra queste due variabili.<\/span><\/p>\n Correlazione tra rimbalzi e assist:<\/strong> 0,713713. Rimbalzi e assist sono fortemente correlati positivamente. Cio\u00e8, i giocatori che hanno pi\u00f9 rimbalzi tendono anche ad avere pi\u00f9 assist.<\/span><\/p>\n Da notare che i valori diagonali della matrice di correlazione sono tutti 1 perch\u00e9 la correlazione tra una variabile e se stessa \u00e8 sempre 1. In pratica questo numero non \u00e8 utile da interpretare.<\/span><\/p>\n Un modo semplice per visualizzare il valore dei coefficienti di correlazione nella tabella consiste nell’applicare la formattazione condizionale<\/strong> alla tabella.<\/span><\/p>\n Sulla barra multifunzione superiore di Excel, vai alla scheda Home<\/strong> , quindi al gruppo Stili<\/strong> .<\/span><\/p>\n Fare clic su Grafico formattazione condizionale<\/strong> , quindi su Scale di colore<\/strong> , quindi su Scala di colore verde-giallo-rosso<\/strong> .<\/span><\/p>\n Ci\u00f2 applica automaticamente la seguente scala di colori alla matrice di correlazione:<\/span> <\/p>\n Questo ci aiuta a visualizzare facilmente la forza delle correlazioni tra le variabili.<\/span><\/p>\n Questo \u00e8 un suggerimento particolarmente utile se lavoriamo con una matrice di correlazione con molte variabili, perch\u00e9 ci aiuta a identificare rapidamente le variabili che hanno le correlazioni pi\u00f9 forti.<\/span><\/p>\n Correlati:<\/strong> cos\u2019\u00e8 considerata una correlazione \u201cforte\u201d?<\/a><\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni in R:<\/span><\/p>\n Come creare una matrice di grafico a dispersione in Excel<\/a> Un modo per quantificare la relazione tra due variabili \u00e8 utilizzare il coefficiente di correlazione di Pearson , che \u00e8 una misura dell’associazione lineare tra due variabili . Ha un valore compreso tra -1 e 1 dove: -1 indica una correlazione lineare perfettamente negativa tra due variabili 0 indica alcuna correlazione lineare tra due variabili […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n\n
Come creare una matrice di correlazione in Excel<\/strong><\/span><\/h3>\n
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<\/p>\n![\"Pacchetto](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/deuxsampexcel3.png\")
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<\/p>\n Come interpretare una matrice di correlazione in Excel<\/strong><\/span><\/h3>\n
Bonus: Visualizza i coefficienti di correlazione<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"Matrice](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/corrmatrixexcel5.png\")
<\/p>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come eseguire un test di correlazione in Excel<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"