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Excel-CORREL-Funktion

Author Siluvia Last modified

Die CORREL-Funktion gibt den Korrelationskoeffizienten zweier Zellbereiche zurück, der verwendet werden kann, um die Beziehung zwischen zwei Eigenschaften zu bestimmen.

show the usage of xcel CORREL function

Die CORREL-Funktion im Vergleich zur PEARSON-Funktion

Die CORREL-Funktion führt dieselbe Berechnung wie die PEARSON-Funktion durch. Wenn Sie Excel 2003 oder frühere Versionen verwenden, wird die CORREL-Funktion empfohlen, da die PEARSON-Funktion möglicherweise Rundungsfehler aufweist.

Syntax

=CORREL(Bereich1, Bereich2)

Argumente

Bereich1 (erforderlich): Eine Menge unabhängiger Variablen.
Bereich2 (erforderlich): Eine Menge abhängiger Variablen.
Die beiden Arrays können eingegeben werden als:
-- Eine Zellreferenz
oder
-- Ein Wertebereich

Anmerkungen

1. Wenn ein Array die folgenden Werte enthält, werden diese im Ergebnis ignoriert:
-- Text;
-- Logischer Wert "WAHR" oder "FALSCH";
-- Leere Zellen.
2. Nullwerte werden im Ergebnis berücksichtigt;
3. Der Fehler #NV tritt auf, wenn Bereich1 und Bereich2 unterschiedliche Anzahlen von Zellen haben;
4. Der Fehler #DIV/0! tritt auf, wenn eine der folgenden Bedingungen erfüllt ist:
-- Entweder „Bereich1“ oder „Bereich2“ ist leer;
-- Die Standardabweichung ihrer Werte ist gleich null.
5. Die Gleichung für die CORREL-Funktion lautet wie folgt:
show the usage of xcel CORREL function
wobei
der Stichprobenmittelwert von Bereich1 ist;
der Stichprobenmittelwert von Bereich2 ist.

Rückgabewert

Es wird ein numerischer Wert zwischen -1 und 1 zurückgegeben.

Beispiel

Wie im Screenshot unten gezeigt, gibt es zwei Datensätze, 2020 und 2021. Um den Korrelationskoeffizienten dieser beiden Zellbereiche zu berechnen, müssen Sie wie folgt vorgehen.

show the usage of xcel CORREL function

Wählen Sie eine Zelle aus, zum Beispiel D19, geben Sie die folgende Formel ein und drücken Sie die Eingabetaste, um das Ergebnis zu erhalten.

=CORREL(C6:C17,D6:D17)

show the usage of xcel CORREL function

Hier erhalten Sie das Ergebnis 0,684448164, was bedeutet, dass es eine starke positive Korrelation zwischen den beiden angegebenen Datensätzen gibt.

Hinweise:

1). Ein positives Ergebnis +1 zeigt eine perfekte positive Korrelation zwischen den beiden Datensätzen an.
2). Ein negatives Ergebnis -1 zeigt eine perfekte umgekehrte (negative) Korrelation zwischen den beiden Datensätzen an.
3). Ein Ergebnis 0 zeigt keine Beziehung zwischen den beiden Variablen an.

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