RKARE

RKARE (RSQ), bilinen y ve x veri noktalarından geçen Pearson çarpım-moment korelasyon katsayısının karesini verir. Sonuç, y değerlerindeki değişimin ne kadarının x değerlerindeki değişimle açıklandığını gösterir. Reklam gideri ile satış ya da çalışma saati ile hata sayısı gibi iki değişken arasındaki doğrusal ilişkinin gücünü ölçmek için kullanılır.

Söz dizimi ve parametre​

İki parametre de aynı sayıda veri noktası içermelidir. Sıra önemlidir: önce y değerleri, sonra x değerleri yazılır. Sonuç her zaman 0 ile 1 arasındadır.

1. Reklam gideri ile satış ilişkisi​

Beş aylık reklam gideri (x) ile satış adedini karşılaştıralım. D2 hücresine aşağıdaki formülü yazın:
Sonuç 0,996 olur. Reklam gideri arttıkça satış adedi de düzenli biçimde arttığı için değer 1'e yakındır. Bu, satıştaki değişimin büyük bölümünün reklam giderindeki değişimle açıklanabildiğini gösterir. Önce y değerlerinin, sonra x değerlerinin verildiğine dikkat edin.

2. Zayıf ilişki​

Personelin haftalık eğitim saati (x) ile yaptığı hata sayısı arasında ilişki olup olmadığına bakalım. D2 hücresine aşağıdaki formülü yazın:
Sonuç 0,209 olur. Değer 0 ile 1 arasındadır ve 1'den belirgin biçimde küçükse hata sayısındaki değişimin yalnızca küçük bir kısmı eğitim saatiyle açıklanır. Veri noktaları doğrusal bir çizgi çevresinde toplanmadığında RKARE düşük çıkar.

3. Metin, boş hücre ve sıfır​

Mağazaların günlük ziyaretçi sayısı (x) ile satış tutarını karşılaştıralım. Ziyaretçi sütununda bir metin, bir de boş hücre vardır; sıfır değeri ise gerçek bir sayıdır. D2 hücresine aşağıdaki formülü yazın:
Sonuç 1,000 olur. Metin içeren ve boş olan hücreler hesaba katılmaz; bu değerler yok sayılır. Değeri sıfır olan hücre ise gerçek bir sayı olduğu için hesaba dahil edilir. Boş bırakılan hücre ile sıfır girilen hücre bu yüzden aynı sonucu vermez.

4. Farklı sayıda veri noktası​

Üç günlük dondurma satışı için yalnızca iki günün sıcaklığı (x) girilmiştir. Aralıkların uzunluğu farklı olduğunda ne olacağını görmek için D2 hücresine aşağıdaki formülü yazın:
Sonuç #YOK olur. bilinen_y aralığı üç, bilinen_x aralığı iki veri noktası içerdiği için işlev hesaplama yapamaz. Aralıkları aynı sayıda veri noktasını kapsayacak biçimde düzeltirseniz hata kalkar.

Kullanırken dikkat edin​

• Parametre türleri: bilinen_y ve bilinen_x parametreleri sayı, ad, dizi ya da sayı içeren hücre başvurusu olmalıdır.
• Metin, mantıksal değer ve boş hücreler: Dizi veya başvuru biçimindeki bir parametre metin, mantıksal değer ya da boş hücre içeriyorsa bu değerler yok sayılır. Değeri sıfır olan hücreler ise hesaba dahil edilir.
• #YOK hatası: bilinen_y ile bilinen_x boşsa ya da farklı sayıda veri noktası içeriyorsa işlev #YOK (#YOK) hatası verir.
• Sonucun yorumlanması: RKARE, Pearson korelasyon katsayısının karesidir. Değer, y değerlerindeki değişimin ne kadarının x değerlerindeki değişimle açıklanabildiğini oran olarak gösterir. 1'e yakın değerler güçlü, 0'a yakın değerler zayıf doğrusal ilişki anlamına gelir.
• İlgili işlevler: PEARSON işlevi karesi alınmamış korelasyon katsayısını verir; ilişkinin yönünü de görmek istediğinizde tercih edin. KORELASYON işlevi iki veri kümesi arasındaki korelasyon katsayısını hesaplar ve ilişkinin yönü önemliyse RKARE yerine kullanılır. EĞİM işlevi ise doğrusal ilişkinin eğimini verir; ilişkinin gücüyle birlikte değişim hızını da bilmek istediğinizde RKARE ile birlikte kullanılır.

Mini Sayfa içindeki sonuç hücresini seçerek gerçek formülü görebilirsiniz. Formüllü örnekleri indirilebilir Excel dosyasında da kullanabilirsiniz.