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Excel CORREL-Funktion

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

Die CORREL-Funktion VS. die PEARSON-Funktion

Der CORREL-Funktion führt die gleiche Berechnung durch wie die PEARSON-Funktion. Wenn Sie Excel 2003 und frühere Versionen verwenden, wird die CORREL-Funktion eher empfohlen, da die PEARSON-Funktion einige Rundungsfehler aufweisen kann.

Syntax

=CORREL(array1, array2)

Argumente

Array1 (erforderlich): Ein Satz unabhängiger Variablen.
Array2 (erforderlich): Ein Satz abhängiger Variablen.
Die beiden Arrays können eingegeben werden als:
-- Ein Zellbezug
or
-- Eine Reihe von Werten

Bemerkungen

1. Wenn ein Array die folgenden Werte enthält, werden sie im Ergebnis ignoriert:
- Text;
-- Logischer Wert "TRUE" oder "FALSE";
-- Leere Zellen.
2. Nullwerte werden in das Ergebnis aufgenommen;
3. Das #N / A Fehler tritt auf, wenn Array1 und Array2 eine unterschiedliche Anzahl von Zellen haben;
4. Das # DIV / 0! Fehler tritt auf, wenn eine der folgenden Bedingungen erfüllt ist:
-- Entweder "Array1" or "Array2" ist leer;
-- Die Standardabweichung ihrer Werte ist gleich Null.
5. Die Gleichung für die CORREL-Funktion lautet wie folgt:

woher
ist der Stichprobenmittelwert von Array1;
ist der Stichprobenmittelwert von Array2.

Rückgabewert

Es gibt einen numerischen Wert zwischen -1 und 1 zurück.

Beispiel

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

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

=CORREL(C6:C17,D6:D17)

Hier erhalten Sie das Ergebnis 0.684448164, was bedeutet, dass es eine starke positive Korrelation zwischen den angegebenen zwei Wertesätzen gibt.

Hinweise:

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

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