2022-11-13 13:36来源：m.sf1369.com作者：宇宇
如何利用Excel进行数据的相关性分析呢？
第一步、点击鼠标新建一个Excel文件。
第二步、打开文件制作表格和录入数据。
第三步、点击Excel界面上方的“数据”选项。
第四步、点击右侧的数据分析按钮。
第五步、选择相关性分析，然后点击确定按钮。
第六步、选择数据（如计算两组就选择两组）和结果输出位置，然后点击确定按钮。
第七步、数据的相关性分析结果就自动生成了。
一、
1、首先得有分析的对象及分析的目的。
确定分析目的。使用相关分析，是为了两节两组数据的变化是否相关，相关的可靠性有多大。在数学中用相关系数r进行表述。
引进源数据，分析销售额和各费用的相关情况。
2、在Excel中计算相关系数有两种方式
（1）可以直接利用Excel相关系数函数correl（相关），也可使用person（皮尔逊积距相关系数）
这里我使用correl函数（person函数是一样的道理）
得出的为年销售额和年广告投入费用的相关系数为0.9423，按照相关的理论（0.25/0.75的原则，表明年销售额和广告投入非常相关，相关性达94.23%）
3、使用correl函数得出的结果是一样的，可以参看图片所示：
在插入函数中找到【统计】找到函数correl，然后选择对应的区域，按确定即可，如有疑问，看图：
二、使用数据分析工具进行操作。
1、由此可完成第一部的操作，接下来我们使用【数据分析】工具来完成。
2、在Excel加载项，如果是2007/2010版本的在Excel图表点击可出现，高版本在【文件】选项卡中，找到【选项】-【加载项】，后看到如图所示：
3、点击【数据】选项卡，在下面的最右边找到【数据分析】选项，点击打开，找到【相关系数】点击确定。如图所示：
4、然后添加相关数据：首先需要分享的数据区域选择，其次首行的标识选择，结果放置区域等，都可按照实际进行操作，如图所示：
5、最后点击确定，便可得到如下结论：
excel中分组功能的使用教程：
分组功能使用步骤1：打开excel，显示要管理的信息。
excel中分组功能的使用教程
分组功能使用步骤2：选中要分为一组(一级)的信息并在菜单栏的"数据"选项卡中找到"组合"。
excel中分组功能的使用教程
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分组功能使用步骤3：点击"组合"，在出现的窗口中可以选择"行"，(按行组合)。则会在左边出现分组号等，即分组成功。按"+","_"号可以进行展开与隐藏。
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分组功能使用步骤4：同理可以根据需要组合很多个组。如下例分了三个组。
excel中分组功能的使用教程
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分组功能使用步骤5：默认分级显示信息下方是展开的方向，即从下向上展开。
分组功能使用步骤6：要使其从上向下展开。则还需要进一步的设置。依次点击在菜单栏“数据”的右下角展开三角形。在设置对话框中，取消“明细数据的下方”勾选即可。
excel中分组功能的使用教程
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Multiple R：相关系数R，值在-1与1之间，越接近-1，代表越高的负相关，反之，代表越高的正相关关系。 R Square：测定系数，也叫拟合优度。是相关系数R的平方，同时也等于回归分析SS/(回归分析SS+残差SS)，这个值在0~1之间，越大代表回归模型与实际数据的拟合程度越高。 Adjusted R Square：校正的测定系数，对两个具有不同个数的自变量的回归方程进行比较时，考虑方程所包含的自变量个数的影响。 标准误差：等于表2中残差SS / 残差df 的平方根。与测定系数一样都能描述回归模型与实际数据的拟合程度，它代表的是实际值与回归线的距离。 观测值：有多少组自变量的意思。 excel回归分析的使用方法： 1、首先在excel表格中输入需要进行回归分析的数据。 2、点击“数据”选项卡中“数据分析”工具中的“回归”，点击确定。 3、打开回归窗口后根据表格的X/Y值区域选中对应的区域范围。 4、然后设置好输出区域的范围，点击确定。 5、即可将excel表格中的数据形成回归分析数据显示在对应的单元格区域中。
插入散点图，在图上添加趋势线，选择趋势线选项R。R值反映相关性，最大为1，最小为-1。
1、打开原始数据表格，制作本实例的原始数据需要满足两组或两组以上的数据，结果将给出其中任意两项的相关系数2、选择“工具”-“数据分析”-“描述统计”后，出现属性设置框，依次选择 输入区域:选择数据区域，注意需要满足至少两组数据。如果有数据标志，注意同时勾选下方“标志位于第一行”； 分组方式:指示输入区域中的数据是按行还是按列考虑，请根据原数据格式选择； 输出区域可以选择本表、新工作表组或是新工作簿；3、点击“确定”即可看到生成的报表。
扩展资料：
相关性分析：对变量之间相关关系的分析，即相关性分析。其中比较常用的是线性相关分析，用来衡量它的指标是线性相关系数，又叫皮尔逊相关系数，通常用r表示，取值范围是[-1,1]，
方法一：打开Excel，选择一组数据，点击“插入”，选择“散点图”。
选定散点，右键单击，选择“添加趋势线”。
点击“线性”，勾选“显示公式”和“显示R平方值”，得出结果R的平方，用计算机开方就得到相关系数。
方法二：选择“D4”单元格，点击插入公式。
点击“或选择类别”右边的下拉三角，点击“统计”，找到“CORREL”函数。
第一行参数点击“B4-B9”，第二行参数点击“C4-C9”即可。
化学合成实验中经常需要考察压力随温度的变化情况。某次实验在两个不同的反应器中进行同一条件下实验得到两组温度与压力相关数据，试分析它们与温度的关联关系，并对在不同反应器内进行同一条件下反应的可靠性给出依据。
相关系数是描述两个测量值变量之间的离散程度的指标。用于判断两个测量值变量的变化是否相关，即，一个变量的较大值是否与另一个变量的较大值相关联(正相关)；或者一个变量的较小值是否与另一个变量的较大值相关联(负相关)；还是两个变量中的值互不关联(相关系数近似于零)。设(X,Y)为二元随机变量，那么:为随机变量X与Y的相关系数。p是度量随机变量X与Y之间线性相关密切程度的数字特征。
注:本功能需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，请依次选择“工具”-“加载宏”，在安装光盘中加载“分析数据库”。加载成功后，可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项。
1.打开原始数据表格，制作本实例的原始数据需要满足两组或两组以上的数据，结果将给出其中任意两项的相关系数。
2.选择“工具”-“数据分析”-“描述统计”后，出现属性设置框，依次选择: 输入区域:选择数据区域，注意需要满足至少两组数据。
如果有数据标志，注意同时勾选下方“标志位于第一行”，分组方式:指示输入区域中的数据是按行还是按列考虑，请根据原数据格式选择：输出区域可以选择本表、新工作表组或是新工作簿。
3.点击“确定”即可看到生成的报表。可以看到，在相应区域生成了一个3×3的矩阵，数据项目的交叉处就是其相关系数。显然，数据与本身是完全相关的，相关系数在对角线上显示为1；两组数据间在矩阵上有两个位置，它们是相同的，故右上侧重复部分不显示数据。左下侧相应位置分别是温度与压力A、B和两组压力数据间的相关系数。
从数据统计结论可以看出，温度与压力A、B的相关性分别达到了0.95和0.94，这说明它们呈现良好的正相关性，而两组压力数据间的相关性达到了0.998，这说明在不同反应器内的相同条件下反应一致性很好，可以忽略因为更换反应器造成的系统误差。
协方差的统计与相关系数的活的方法相似，统计结果同样返回一个输出表和一个矩阵，分别表示每对测量值变量之间的相关系数和协方差。不同之处在于相关系数的取值在 -1 和 +1 之间，而协方差没有限定的取值范围。相关系数和协方差都是描述两个变量离散程度的指标。
word是文档处理软件，你是不可能做回归分析的。用excel很简单就做好了。你用excel画出散点图后，双击散点后就会有选项出来做回归分析了，并可以显示回归方程。
1、首先打开excel。
2、输入或复制粘贴你需要验证的两组数据。ps:验证相关性需要两组及以上数据。
3、在一个空白的地方，使用如下函数公式来计算=CORREL(B2:B19,C2:C19)函数括号里即这两列数据。
4、office按钮-excel选项-加载项-转到-勾选分析工具库。
5、使用这个CORREL函数之后，得到0.351211这样的数值。这个值越接近1，那就说明相关性越大；越接近0，说明相关性越小，不相关。从这两组数据来看，A、B两个产品销量的相关性并不强。
