Thep Excel
CORRELหาค่าสหสัมพันธ์ (Correlation Coefficient)
CORREL หาค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล 2 ชุด ผลลัพธ์เป็น -1 ถึง 1 บอกให้เห็นว่าข้อมูลทั้งสองไปทางเดียวกันหรือสวนทางกัน
Syntax & Arguments
| อาร์กิวเมนต์ | ชนิด | คำอธิบาย |
|---|---|---|
| array1 | Range/Array | ชุดข้อมูลแรก (เช่น ค่าใช้จ่ายการตลาด) |
| array2 | Range/Array | ชุดข้อมูลที่สอง (เช่น ยอดขาย) ต้องมีจำนวนข้อมูลเท่ากับ array1 |
Additional Notes
CORREL (Correlation) เป็นฟังก์ชันสถิติที่ใช้หาความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลสองชุด ผลลัพธ์บอกเราว่าเมื่อข้อมูลชุดแรกเพิ่มขึ้น ข้อมูลชุดที่สองจะเพิ่มขึ้น ลดลง หรือไม่เปลี่ยนแปลง
ทำไมต้องใช้ CORREL? เพราะการมองตาคร่าวๆ เข้าใจผิดได้ง่าย ยกตัวอย่างเช่น อุณหภูมิสูงและยอดขายเย็นสูงพร้อมกัน คุณอาจคิดว่าเกี่ยวข้องกัน แต่ CORREL จะบอกคุณความสัมพันธ์ที่แท้จริง
ผลลัพธ์ที่ได้:
– ค่าใกล้ +1 = ความสัมพันธ์ทางบวกแรง (หนึ่งเพิ่มอีกอันก็เพิ่ม)
– ค่าใกล้ 0 = ไม่มีความสัมพันธ์
– ค่าใกล้ -1 = ความสัมพันธ์ทางลบแรง (หนึ่งเพิ่มอีกอันลดลง)
ประเด็นที่ต้องระวัง: CORREL ต้องการจำนวนข้อมูลเท่ากันในทั้งสองชุด และไม่รวมค่า Text หรือ Empty cells ถ้าข้อมูลขาดหรือพิมพ์ผิด ผลลัพธ์อาจเสีย
Examples
ความสัมพันธ์ทางบวก – ค่าโฆษณากับยอดขายCORREL(B2:B10, C2:C10)
สมมติ B2:B10 = ค่าโฆษณา (1000, 1500, 2000…) และ C2:C10 = ยอดขาย (50000, 60000, 75000…) ผลลัพธ์ 0.92 หมายถึง เมื่อจ่ายโฆษณามากขึ้น ยอดขายก็เพิ่มตามไปด้วย (ความสัมพันธ์แรง)
ไม่มีความสัมพันธ์ – ความสูงกับผลงานพนักงานCORREL(D2:D15, E2:E15)
D2:D15 = ความสูงพนักงาน, E2:E15 = อัตราขาย ผลลัพธ์ 0.08 (เกือบ 0) แสดงว่าความสูงกับผลงาน ไม่เกี่ยวข้องกัน
ความสัมพันธ์ทางลบ – ราคากับปริมาณขายCORREL(F2:F20, G2:G20)
F2:F20 = ราคาสินค้า (100, 95, 90…), G2:G20 = จำนวนที่ขาย ผลลัพธ์ -0.78 แสดงว่า ยิ่งราคาสูง ปริมาณขายยิ่งลดลง (ไปสวนทางกัน)
ใช้กับ Table ReferenceCORREL(Sales[Advertising_Spend], Sales[Revenue])
ถ้าคุณใช้ Table ใน Excel คุณสามารถใช้ชื่อคอลัมน์แทนการอ้างอิง A1:A10 วิธีนี้สะดวกกว่าและอัพเดตอัตโนมัติเมื่อมีข้อมูลใหม่
FAQs
CORREL กับ PEARSON ต่างกันอย่างไร?+
ทั้งสองให้ผลลัพธ์เหมือนกัน CORREL เป็นชื่อที่ใช้บ่อย PEARSON เป็นชื่อเรียกตามสถิติ ใช้ตัวไหนก็ได้
ทำไม CORREL บอกว่าข้อมูลไม่เท่ากัน (#N/A)?+
array1 และ array2 ต้องมีจำนวนข้อมูลเท่ากัน เช่น ถ้า array1 มี 10 ค่า array2 ต้องมี 10 ค่าด้วย นับตัวเลขดูให้ดี
ถ้าผลลัพธ์ 0 หมายความว่าไม่มีความสัมพันธ์เลยใช่ไหม?+
ใช่ ค่า 0 หรือใกล้ 0 (เช่น -0.15 ถึง 0.15) หมายความว่าข้อมูลทั้งสองไม่เกี่ยวข้องกัน
CORREL ใช้ได้กับข้อมูลประเภทไหน?+
เฉพาะตัวเลข Text หรือค่าว่างจะถูกข้ามไป ถ้าคุณต้องการความสัมพันธ์ข้อมูลชนิดอื่น ต้องแปลงเป็นตัวเลขก่อน
Resources & Related
ฟังก์ชันที่ผู้เขียนโยงไว้กับ CORREL จัดกลุ่มตามหมวด · ชี้ที่ชื่อใดชื่อหนึ่ง แล้วฟังก์ชันที่ใช้คู่กันจะมีจุดทอง
ฟังก์ชัน COVARIANCE.P ใช้คำนวณความแปรปรวนร่วมของประชากร (Population Covariance) ซึ่งวัดความสัมพันธ์ระหว่างสองชุดข้อมูล โดยผลลัพธ์บวกแสดงว่าข้อมูลเคลื่อนไหวไปในทิศทางเดียวกัน ผลลัพธ์ลบแสดงว่าเคลื่อนไหวสวนทางกัน
COVARIANCE.S คำนวณความแปรปรวนร่วมของกลุ่มตัวอย่าง (Sample Covariance) ซึ่งวัดความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างชุดข้อมูลสองชุด โดยใช้ตัวหาร n-1 สำหรับการประมาณค่าประชากร
FISHER แปลงค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เป็นค่า Fisher Z ที่มีการกระจายแบบปกติ ใช้สำหรับการทดสอบสมมติฐานทางสถิติ
FISHERINV แปลงค่า Fisher transformation กลับเป็นค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (correlation coefficient) ระหว่าง -1 ถึง 1
LINEST คำนวณค่าสถิติสำหรับเส้นตรงที่เหมาะสมที่สุด ด้วยวิธีกำลังสองน้อยที่สุด (Linear Regression Analysis)
หาค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เพียร์สัน (Pearson correlation coefficient) ระหว่างสองชุดข้อมูล – เหมือน CORREL
ฟังก์ชันที่ส่งคืนค่า R-squared (R²) หรือสัมประสิทธิ์การตัดสินใจ แสดงสัดส่วนของความแปรปรวนในตัวแปรตามที่สามารถอธิบายได้จากตัวแปรอิสระ ค่าอยู่ระหว่าง 0 ถึง 1
ยังไม่มีบทความที่เกี่ยวข้องกับฟังก์ชันนี้
Comments
อีเมลของคุณจะไม่ถูกเผยแพร่