最简单和最常见的统计Excel计算之一是相关性。这是一个简单的统计数据，但当你想知道两个变量是否相关时，它可以提供很多信息。如果你知道正确的命令，在Excel中找到相关系数是非常容易的。

我们将看看什么是相关性，让你知道它给你的信息。然后我们将继续使用两种方法和一个好的图表来寻找Excel中的相关系数，以查看相关关系。最后，我将给你一个非常快的介绍线性回归，另一个统计函数，可能会证明有用的时候，你看相关性。

什么是相关性(correlation)？

在开始之前，我们先来讨论一下相关性的定义。这是一个简单的衡量事物之间关系的方法。让我们看看两个没有任何相关性的变量。

这两个变量（一个标在X轴上，一个标在Y轴上）完全是随机的，没有密切的联系。

然而，以下两个变量是相关的：

一般来说，当一个变量上升时，另一个也会上升。这就是相关性。（注意，也可能是相反的；如果一个上升，另一个下降，那就是负相关。）

了解相关系数

相关系数告诉你两个变量有多相关。系数介于-1和1之间。相关系数为0意味着两个变量之间绝对没有相关性。这是当你有两组随机数时你应该得到的。

系数-1意味着你有一个完美的负相关性：当一个变量增加时，另一个成比例地减少。系数1是一个完美的正相关：当一个变量增加时，另一个也成比例增加。

两者之间的任何数字代表一个刻度。例如，0.5的相关性是中等正相关性。

如下图所示，相关性只寻找线性关系。两个变量可以以另一种方式强相关，并且相关系数仍然为零：

如何用correl在excel中找到相关系数

Excel中有一个内置的关联函数。CORREL函数的语法非常简单：

=CORREL(array1, array2)

array1是第一组数字，array2是第二组数字。Excel会给出一个数字，这就是你的相关系数。让我们看一个例子。

在这个电子表格中，我们有一个汽车的列表，包括型号和年份，以及它们的值。我使用CORREL函数来查看年款和值是否相关：

这是一个非常弱的正相关关系；所以随着年份的增长，汽车的价值也在增长。但不是很多。

图形关联

在运行关联时，最好使用散点图直观地了解数据集的关联方式。转到“图表”&gt；“散点图”查看数据的外观：

可以看出，在这个数据中，车的年份对价值的影响不大。有轻微的积极趋势，但很弱。这就是我们发现的CORREL函数。

散点图中另一个有用的元素是趋势线，如下所示：

当您想在散点图中明确相关性时，趋势线非常有用。在Windows中，单击“图表工具”&gt；“设计”&gt；“添加图表元素”，然后选择“趋势线”。在Mac上，您需要转到图表布局或图表设计，具体取决于Excel的版本。

在你展示任何发现之前，别忘了看看我们的指南，看看如何用Excel**优秀的图表！

用数据分析工具包关联多个变量

如果有许多不同的数字集，并且希望找到它们之间的相关性，则需要对每个组合运行CORREL函数。然而，使用数据分析工具包，您可以选择许多数据集并查看相关性所在。

不确定是否有数据分析工具包？查看我们的基础知识演练，下载并掌握其中的诀窍。

要启动Toolpak，请转至“数据”&gt；“数据分析”。您将看到一个选项列表：

选择Correlation并点击OK。

在生成的窗口中，在“输入范围”框中选择所有数据集，并告诉Excel您希望将结果放置在何处：

以下是当你点击OK时得到的结果：

在上面的图像中，我们对四个不同的数据集进行了相关性：年份、世界人口和两组随机数。

每个数据集与自身的相关性为1。年份和世界人口有着极强的相关性，而其他地方的相关性非常弱，正如我们对随机数的预期。

excel中的相关与线性回归

相关性是一个简单的衡量标准：两个变量的相关性有多密切？然而，这一衡量标准没有任何预测或因果价值。仅仅因为两个变量是相关的并不意味着一个导致另一个的变化。这是理解相关性的关键。

如果你对因果关系感兴趣，你需要使用线性回归。您还可以通过数据分析工具包访问它。（本文不会详细介绍线性回归的工作原理，但有大量免费的统计资料可以帮助您了解基础知识。）

打开数据分析工具包，选择“回归”，然后单击“确定”。

填充X和Y范围（X值是解释变量，Y值是您试图预测的值）。然后选择要输出的位置，然后再次单击“确定”。

这里您要关注的数字是解释变量的p值：

如果它小于0.05，你有一个强有力的论点，X变量的变化导致Y变量的变化。在上面的图片中，我们已经表明，这一年是世界人口的一个重要预测因素。

线性回归也很有用，因为它可以查看多个值。在这里，我们使用回归来观察年份和人口是否是原油价格的重要预测因素：

这两个p值均小于0.05，因此我们可以得出结论，年份和世界人口都是原油价格的显著预测因子。（尽管X变量之间的强相关性可能会导致它们自身的问题。）

同样，这是一个非常简单的线性回归解释，如果你对因果关系感兴趣，你应该阅读一些统计教程。

但是现在你有了一个想法，如果你在寻找更多的统计信息，那么如何超越简单的相关性！

从excel中获取更好的数据

了解Excel中的基本统计函数可以帮助您从数据中获得更多有用的信息。相关性是一个简单的衡量标准，但当你试图对电子表格中的数字做出声明时，它会有很大的帮助。

当然，您可以运行许多其他更复杂的度量。但是，除非你对统计数据感到满意，否则你会想从基础开始。

您是否经常使用Excel的关联功能？您还想了解哪些其他统计函数？