Excel에서 상관 관계 계산: 방법 가이드

Microsoft Excel을 사용하면 단순히 스프레드시트를 만드는 것 이상의 작업을 수행할 수 있습니다. 소프트웨어를 사용하여 두 변수 간의 관계와 같은 주요 기능을 계산할 수도 있습니다. 상관 계수로 알려진 이 메트릭은 비즈니스 운영에 정보를 제공하기 위해 한 작업이 다른 작업에 미치는 영향을 측정하는 데 유용합니다.

Excel 기술에 자신이 없으신가요? 문제 없어요. Excel에서 상관 계수를 계산하고 이해하는 방법은 다음과 같습니다.

+1의 상관 계수는 "완전한 양의 상관 관계"를 나타내며, 이는 변수 X가 증가함에 따라 변수 Y가 동일한 비율로 증가함을 의미합니다. 한편, 상관 값 -1은 "완전 음의 상관"이며, 이는 변수 X가 증가함에 따라 변수 Y가 동일한 비율로 감소함을 의미합니다. 상관 분석은 -1에서 +1 사이의 결과를 반환할 수도 있습니다. 이는 변수가 유사하지만 동일하지는 않은 비율로 변경됨을 나타냅니다.

상관 관계 값은 기업이 특정 작업이 다른 작업에 미치는 영향을 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 기업은 소셜 미디어 마케팅에 대한 지출이 증가함에 따라 고객 참여도 증가한다는 사실을 발견할 수 있으며, 이는 더 많은 지출이 합리적일 수 있음을 나타냅니다.

또는 특정 광고 캠페인으로 인해 고객 참여도가 감소하여 현재 노력을 재평가할 필요가 있음을 알 수 있습니다. 변수가 상관 관계가 없다는 발견도 가치가 있을 수 있습니다. 상식에 따르면 제품의 새로운 기능이 참여도 증가와 상관관계가 있을 수 있지만 측정 가능한 영향은 없을 수 있습니다. 상관 관계 분석을 통해 기업은 이 관계(또는 관계 부족)를 확인하고 건전한 전략적 결정을 내릴 수 있습니다.

그렇다면 Excel에서 보정 계수를 어떻게 계산합니까? 단순한! 이 단계를 따르세요:

1. 엑셀을 실행합니다.

1단계: Excel을 열고 상관 변수 데이터에 대한 새 워크시트를 시작합니다. 열 A에 첫 번째 변수의 데이터 요소를 입력하고 열 B에 두 번째 변수를 입력합니다. 열 C, D, E 등에도 변수를 추가할 수 있습니다. — Excel은 각각에 대한 상관 계수를 제공합니다.

아래 예에서는 A열에 6개의 데이터 행을 입력하고 B열에 6개의 데이터 행을 입력했습니다.

2. 분석 도구를 설치합니다.

다음? 없으면 Excel 분석 도구를 설치하십시오.

"파일"을 선택한 다음 "옵션"을 선택하면 다음 화면이 표시됩니다.

"추가 기능"을 선택한 다음 "이동"을 클릭하십시오.

이제 "Analysis ToolPak"이라는 상자를 선택하고 "확인"을 클릭하십시오.

3. 상단 바 메뉴에서 "데이터"를 선택합니다.

ToolPak이 설치되면 상단 Excel 막대 메뉴에서 "데이터"를 선택합니다. 이렇게 하면 데이터에 대한 다양한 분석 옵션이 포함된 하위 메뉴가 제공됩니다.

4. 오른쪽 상단 모서리에서 "데이터 분석"을 선택합니다.

이제 오른쪽 상단 모서리에서 "데이터 분석"을 찾아 클릭하면 이 화면이 표시됩니다.

5. 상관 관계를 선택합니다.

메뉴에서 상관 관계를 선택하고 "확인"을 클릭합니다.

6. 데이터 범위와 출력을 정의합니다.

이제 데이터 범위와 출력을 정의하십시오. 선택하려는 데이터를 마우스 왼쪽 버튼으로 클릭하고 커서를 끌면 상관 관계 상자에 자동으로 채워집니다. 마지막으로 상관 관계 데이터의 출력 범위를 선택합니다. A8을 선택했습니다. 그런 다음 "확인"을 클릭하십시오.

7. 상관 계수를 평가하십시오.

이제 상관 관계 결과가 표시됩니다. 이 예에서 열 1과 열 2의 값은 완전한 음의 상관 관계를 갖습니다. 하나가 올라가면 다른 하나는 같은 비율로 내려갑니다.

엑셀 상관 행렬

Excel 상관 관계 결과는 Excel 상관 행렬이라고도 합니다. 위의 예에서 데이터의 두 열은 1과 -1의 완벽한 보정 행렬을 생성했습니다. 그러나 덜 이상적인 데이터 세트로 상관 행렬을 생성하면 어떻게 될까요?

데이터는 다음과 같습니다.

다음은 매트릭스입니다.

행렬의 셀 C4는 열 3과 열 2 사이의 상관 관계를 보여주며 이는 매우 약한 0.01025인 반면 열 1과 열 3은 -0.17851의 더 강한 음의 상관 관계를 나타냅니다. 그러나 지금까지 가장 강력한 상관 관계는 -0.66891에서 1열과 2열 사이입니다.

그렇다면 이것이 실제로 무엇을 의미합니까? 특정 행동이 소셜 미디어 캠페인의 효과에 미치는 영향을 조사한다고 가정해 보겠습니다. 여기서 열 1은 소셜 광고를 클릭한 방문자 수를 나타내고 열 2와 3은 두 개의 다른 마케팅 태그라인을 나타냅니다. 상관 매트릭스는 열 1과 2 사이에 강한 음의 상관 관계를 보여줍니다. 이는 태그라인의 열 2 버전이 전체 사용자 참여를 크게 감소시킨 반면 열 3은 약간만 감소했음을 시사합니다.

Excel 매트릭스를 정기적으로 생성하면 회사에서 한 변수가 다른 변수에 미치는 영향을 더 잘 이해하고 어떤(있는 경우) 부정적인 영향이나 긍정적인 영향이 있는지 판단할 수 있습니다.

Excel 상관 관계 공식

상관 공식을 직접 입력하는 것을 선호하는 경우에도 옵션입니다. 다음과 같이 보입니다.

X와 Y는 측정값이고 ∑는 합이며 X와 Y 위에 막대가 있는 것은 측정값의 평균값을 나타냅니다. 다음과 같이 계산합니다.

• 변수 X의 합계에서 X의 평균을 뺀 값을 계산합니다.
• 변수 Y의 합계에서 Y의 평균을 뺀 값을 계산합니다.
• 이 두 결과를 곱하고 그 숫자를 따로 두십시오(이것이 첫 번째 결과입니다).
• X의 합에서 X의 평균을 뺀 값을 제곱합니다. Y의 합에서 Y의 평균을 뺀 값을 제곱합니다. 두 숫자를 곱합니다.
• 제곱근을 취하십시오(이것은 두 번째 결과입니다).
• 첫 번째 결과를 두 번째 결과로 나눕니다.
• 상관 계수를 얻습니다.

쉽죠? 예, 아니요. 숫자를 연결하는 것은 복잡하지 않지만 종종 이 공식을 만들고 관리하는 것보다 더 많은 문제가 있습니다. 기본 제공 Excel 도구 팩은 종종 계수를 정확히 찾아내고 주요 관계를 발견하는 더 간단하고 빠른 방법입니다.

상관관계 ≠ 인과관계 아님

상관관계에 대한 기사는 그것이 인과관계와 같지 않다는 언급 없이 완전하지 않습니다. 즉, 두 개의 변수가 함께 상승하거나 하락한다고 해서 한 변수가 다른 변수의 증가 또는 감소의 원인이 되는 것은 아닙니다.

몇 가지 매우 이상한 예를 고려하십시오.

이 이미지는 해적의 수와 지구 평균 기온 사이에 거의 완벽한 음의 상관 관계를 보여줍니다. 해적이 점점 부족해짐에 따라 평균 기온은 증가했습니다.

문제? 이 두 변수는 상관 관계가 있지만 둘 사이에는 인과 관계가 없습니다. 더 높은 온도는 해적 인구를 감소시키지 않았고 더 적은 수의 해적은 지구 온난화를 일으키지 않았습니다.

상관관계는 강력한 도구이지만 두 변수 간의 증가 또는 감소 방향만 나타낼 뿐 증가 또는 감소의 원인은 아닙니다. 인과 관계를 발견하기 위해 기업은 하나의 변수를 늘리거나 줄이고 그 영향을 관찰해야 합니다. 예를 들어 상관 관계가 고객 참여가 소셜 미디어 지출과 함께 증가하는 것으로 나타나면 지출을 약간 늘린 후 결과를 측정하도록 선택할 가치가 있습니다. 더 많은 지출이 참여 증가로 직접 이어진다면 상관 관계가 있고 인과 관계가 있습니다. 그렇지 않은 경우 두 변수의 증가를 뒷받침하는 하나 이상의 요인이 있을 수 있습니다.

상관 관계 파악

Excel 상관 관계는 마케팅, 영업 및 지출 전략 개발을 위한 견고한 출발점을 제공하지만 전체 내용을 말해주지는 않습니다. 결과적으로 Excel의 기본 제공 데이터 분석 옵션을 사용하여 두 변수 간의 상관 관계를 빠르게 평가하고 이 데이터를 보다 심층적인 분석을 위한 출발점으로 사용하는 것이 좋습니다.