Microsoft Excel ve Google Sheets, geniş çapta veri analizi ve işleme imkânları sunarlar. Özellikle, PEARSON fonksiyonu, iki veri seti arasındaki ilişkinin gücünü ve yönünü analiz etmek için kritik bir araçtır. PEARSON, iki değişken arasındaki Pearson korelasyon katsayısını hesaplar. Bu katsayı, -1 ile +1 arasında bir değer alarak ilişkinin doğasını belirtir.
PEARSON Fonksiyonunun Sözdizimi
PEARSON fonksiyonunun temel yapısı şöyledir:
PEARSON(dizi1, dizi2)
- dizi1: İlk değişkenin değerler dizisidir ve korelasyon katsayısını hesaplarken karşılaştırılacak olan ilk veri grubunu içerir.
- dizi2: İkinci değişkenin değerler dizisidir ve ilk değişkenle karşılaştırılacak olan ikinci veri grubunu içerir.
İki dizideki veri sayılarının eşit olması gerekmektedir. Eğer diziler farklı uzunluktaysa, fonksiyon bir hata değeri döndürür.
Örnek Uygulamalar
Aşağıdaki bölümde, Excel ve Google Sheets”te PEARSON fonksiyonunun nasıl kullanıldığına dair iki örnek verilecektir.
Örnek 1: Satış ve Reklam Harcamaları Korelasyonu
Bir perakende şirketi, reklam harcamaları ile satış miktarları arasındaki ilişkiyi ölçmek istiyor. İlgili veriler aşağıdaki gibi sıralanmıştır:
| Reklam Harcamaları (Bin TL) | Satış Miktarı (Bin Ürün) |
|---|---|
| 150 | 200 |
| 300 | 600 |
| 250 | 550 |
| 400 | 900 |
| 320 | 750 |
İlgili formül şu şekilde kullanılabilir:
=PEARSON(A2:A6, B2:B6)
Bu formül, reklam harcamaları ile satış miktarları arasındaki Pearson korelasyon katsayısını hesaplar. Eğer değer +1″e yakınsa, bu pozitif ve güçlü bir ilişki olduğunu gösterir; eğer -1″e yakınsa, negatif ve güçlü bir ilişki olduğunu ifade eder.
Örnek 2: Öğrenci Performansı Analizi
Bir okul, öğrencilerin çalışma saatleri ile sınav sonuçları arasındaki potansiyel ilişkiyi belirlemeye çalışıyor. Öğrencilerin çalışma saatleri ve sınav sonuçları aşağıda verilmiştir:
| Çalışma Saatleri | Final Notu |
|---|---|
| 10 | 65 |
| 15 | 80 |
| 20 | 90 |
| 25 | 95 |
| 30 | 100 |
Bu veriler için aşağıdaki formül uygulanabilir:
=PEARSON(A2:A6, B2:B6)
Bu hesaplama, çalışma saatleri ile final notları arasındaki Pearson korelasyon katsayısını ortaya çıkarır. Sonuç eğer 1″e yakın ve pozitifse, çalışma saatlerinin öğrenci notları üzerinde önemli bir etkisi olduğunu gösterir.
Daha fazla bilgi: https://support.microsoft.com/tr-tr/office/pearson-işlevi-0c3e30fc-e5af-49c4-808a-3ef66e034c18