在Microsoft Excel中，相关性被认为是我们可以执行的最简单和最基本的计算（统计）之一。尽管它很容易使用，但在 Excel 表格中用于计算的两个或更多变量之间的关系的理解中是有用的。

此外，Microsoft Excel主要提供所有必要的工具来运行相关分析。在这些教程中，我们将逐个发现以下主题：

在Microsoft Excel中，相关性是一种用于有效描述两个变量之间关系强度和方向的度量。

此外，相关函数在统计学，经济学和社会科学中最常用于创建预算，商业计划等。

而 Microsoft Excel 中使用的有效方法是研究变量之间关系的密切程度，并称为 相关分析。

现在，我们将看到几个与强相关性相关的示例：

这里是具有弱或零相关量的数据示例：

最重要的需要记住的关于相关性的事实是，它仅用于显示两个变量之间的关系密切程度，不意味着任何因果关系。

事实上是， 一个变量发生变化与另一个变量发生变化有密切的联系，不意味着其中一个变量引起了不同变量的变化。

在Microsoft Excel中，相关系数（r）是用于连续两个变量之间关联程度的数值度量。

给定的系数值通常在-1和1之间，可以有效地用于测量变量之间线性关系的强度和方向。

1) 强度

我们可以假设系数的绝对值越大，关系就越强：

2) 方向

在Microsoft Excel中，正号或负号的系数符号用于分别表示关系方向。

现在，为了更好地了解上面使用的函数，我们也将查看下面提到的图表：

1.系数为1表示完美的正相关关系;一个变量增加，另一个变量成比例增加。 2.系数为-1意味着它是一个完美的负相关关系 – 在这种情况下，一个变量趋向于增加，而另一个变量则减少。 3.系数为0表示两个变量之间不存在关系：

我们都知道，统计学度量几种类型的相关性，这取决于我们要处理的数据类型。

Microsoft Excel中的Pearson Correlation代表用于评估数据之间的线性关系的Pearson Product Moment Correlation（PPMC），当一个变量的变化与另一个变量的成比例变化相关联时使用。

简而言之，Pearson相关性也回答了基本问题：数据可以在一条线上表示吗？

在统计学中，这是最流行的相关性类型。如果我们正在处理“相关系数”而没有进一步的限定，很可能只有Pearson。

而可以有效地用于在Microsoft Excel中查找Pearson相关系数的最常用公式也被称为Pearson的R：

与此同时，我们还可能遇到另外两个公式，可用于分别计算样本相关系数（r）和总体相关系数（？）。

如何在Microsoft Excel中找到Pearson相关性？

通过手动计算Pearson相关系数涉及到很多数学计算。幸运的是，Microsoft Excel让事情简单了很多。根据我们的数据集和我们的目标，我们也可以自由使用以下技术之一：

1.首先，使用CORRELATION FUNCTION查找Pearson相关系数。 2.人们应该通过在给定的Excel工作表上执行数据分析来制作相关矩阵。 3.此外，我们需要使用公式找到多个相关系数。 4.然后，我们将绘制相关图以在视觉表达中获取数据关系。

主要用于Microsoft Excel的相关公式如下：

公式：

其中，

在Microsoft Excel中，CORRELATION函数通常被认为是简单易用的函数。接下来，我们将看到如何使用各种示例来使用Excel中的CORRELATION函数。 # 示例1：针对Excel表格中一组正变量或数据集

通过相关函数的帮助，我们需要找出在两个数据集或变量之间有效存在的相关系数。

下表包含两个变量，一个在列X中，另一个在列Y中，两个数据集都包括正值：

步骤1：现在我们将在单元格“C14”中应用相关函数，然后选择需要使用该函数的单元格。

步骤2：现在，在这些步骤中，我们将点击插入函数按钮(fx)，该按钮位于公式工具栏下方，随后单击对话框框将出现在屏幕上；然后我们将在搜索函数框中输入关键字“CORREL”，CORREL函数将出现在选择函数框中。分别双击CORREL函数。

步骤3：一个对话框将出现在屏幕上，我们需要填写CORREL函数的参数。

现在对于Array1参数，我们将仅点击单元格B8内部并查看所选单元格；然后，我们将确定单元格，直到B12。因此，列范围将从单元格B8到单元格B12选择。

现在对于Array2参数，我们将再次点击单元格C8，然后查看该单元格是否已选择；然后我们将确定直到单元格“C12”。因此，列范围将从单元格C8到单元格C12选择。

即=CORREL(B8:B12,C8:C12)将出现在单元格C14中。

在输入了两个数组参数后，我们将单击“ok”选项。

步骤4：之后，它将返回输出为0.988104929，其中两个数据集或变量之间的相关系数为0.98。

图形表示也可以使用线图完成，该线图位于图表选项下方。

我们有两个变量X和Y，其中一个被绘制在特定X轴上，另一个被绘制在Y轴上。

为此，我们将选择表格范围，不包括X头和Y头，即从单元格B8到单元格C12：

之后，我们将单击插入选项卡，该选项卡位于线选项下方，然后选择线图选项中的第一个。

只要我们执行上述所有步骤，它将提供特定值以下的图表：

图表元素，如图列系列（X，Y），轴标题（X轴和Y轴），图表标题（正相关性）以及数据标签（值）也需要在图表中进行更新。

# 示例2：Microsoft Excel中包含正负值的数据集

借助相关函数的帮助，我们需要在两个数据集或变量之间找到相关系数。

在以下示例中，我们使用了两个变量；一个主要表示为列x中，另一个表示为列Y中。列X数据集通常包含正值，而列Y数据集包含负值。

步骤1：现在，我们将应用Correlation函数在特定单元格“C29”中，并选择需要应用Correlation函数的单元格“C29”。

步骤2：现在，在公式工具栏下方，我们将单击插入函数按钮（fx）；屏幕上会出现一个对话框，我们将在搜索函数框中键入关键字“CORREL”，并在选择函数框中选择CORREL函数。之后，我们将分别双击CORREL函数。

步骤3：屏幕上会出现一个对话框，我们需要填写CORREL所需的参数：=CORREL（array1，array2）。

对于给定的Array1参数，我们将单击B23单元格内，然后选择B23到B27单元格，选择列范围。

同样，对于Array2参数，我们将单击C23单元格内，然后选择C23到C27单元格，选择列范围。

然后，=CORREL (B23:B27, C23:C27)将出现在C29单元格中。

在输入两个数组参数后，我们将单击“确定”选项。

步骤4：然后，它将返回以下输出：-0.988104929，其中两个数据集之间的相关系数分别为-0.98。

与上面的例子类似，也可以通过使用线性图表在图形上表示。

我们有两个变量X和Y，其中一个绘制在相应的X轴上，另一个绘制在Y轴上。

此外，我们还可以看到负相关，即变量X和Y值呈负相关（负线性关系）。在这种情况下，当x增加时，y会不断下降。

在使用Microsoft Excel中的相关函数时，个人需要记住的重要点和事项如下：

1.如果Array1和Array2具有不同数量的数据点或提供的数组长度不同，则CORREL函数分别返回#N/A错误值。

2.如果参数array1或array2包含非数字数据（如文本，逻辑值或空单元格），则该函数将返回#DIV/0!错误值。

3.可以使用的另一种计算相关系数的最重要方法是通过数据分析选项。

除了这些，在对应的Excel工具栏中，数据选项卡位于数据选项卡下方；一旦单击了给定的数据分析，我们的屏幕上将出现一个数据分析弹出窗口，在其中，我们需要选择相关性以有效地对给定数据集或变量计算相关系数。

4.它是一个内置的Analysis Toolpak插件，位于应用程序插件中。