ایکسل میں ارتباط میٹرکس | ارتباط میٹرکس کیسے بنائیں؟ | مثالیں
ایکسل کوریلیشن میٹرکس
ایکسل میں مربوط میٹرکس ارتباطی اعداد و شمار کا خلاصہ کرنے کا ایک طریقہ ہے جو دو متغیرات کے مابین تعلقات کو ظاہر کرتا ہے اور ارتباط میٹرکس کی ہر جدول ہمیں دو متغیر کے مابین تعلقات کو ظاہر کرتی ہے ، ایک ارتباط میٹرکس بنانے کے لئے ہم اعداد و شمار کے تجزیہ ٹیب اور ارتباط سیکشن سے اس کو کرسکتے ہیں۔
وضاحت
میٹرکس ایک منظم شکل میں قطار اور کالموں میں ترتیب دیئے گئے نمبروں کا ایک مجموعہ ہے۔ عدم توازن کے مابین انحصار یا انحصار تلاش کرنا یا اس کی پیمائش کرنا ہے۔ اس سے ظاہر ہوتا ہے کہ کس طرح ایک متغیر دوسرے پر منحصر ہوتا ہے اور ایک متغیر میں اضافے یا گرنے کا اثر دوسرے پر پڑتا ہے۔ دو سے زیادہ متغیرات کو بھی ارتباط کی پیمائش کرنے کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے اور اسے متعدد متغیر ارتباط کہتے ہیں۔ نتیجہ کے حامل مثبت ، منفی یا صفر یعنی -1 ، +1 یا 0 ہوسکتے ہیں۔
- مثبت ارتباط ہی وہ ہے جہاں نتیجہ کا قابلیت +1 ہے ، جس کا مطلب ہے کہ دونوں متغیر ایک ہی سمت میں چل رہے ہیں۔
- منفی ارتباط وہ ہے جس کے نتیجے میں قابلیت -1 ہے ، جس کا مطلب ہے کہ متغیر متضاد سمتوں میں منتقل ہوتے ہیں۔
- زیرو کوریلیشن وہ جگہ ہے جہاں نتیجہ کا قابلیت 0 ہے اور متغیرات ایک دوسرے پر منحصر نہیں ہیں۔
ایکسل میں ارتباط میٹرکس کیسے بنائیں؟
آئیے یہ سمجھنے کے لئے کچھ مثالوں کو دیکھتے ہیں کہ ایکسل میں باہمی تعلق قائم کرنے کا طریقہ
آپ یہ Correlation Matrix Excel سانچہ ڈاؤن لوڈ کرسکتے ہیں۔ Correlation Matrix Excel سانچہمثال # 1
اب آئیے دیکھتے ہیں کہ ایکسل میں تجزیہ ٹولپاک کا استعمال کرتے ہوئے ایکسل میں باہمی تعلق میٹرکس کیسے تلاش کیا جائے۔
تجزیہ ٹولپاک ایک اضافی آپشن ہے جو ایکسل میں ربن میں "ڈیٹا" ٹیب کے تحت دستیاب ہوتا ہے۔
اگر یہ آپشن دستیاب نہیں ہے تو پھر اسے شامل کردہ فہرست سے شامل کریں۔ جمع کرنا،
- "فائل" پر کلک کریں اور "آپشنز" کو منتخب کریں۔
- اختیارات کے تحت ، "ایڈ ان ان" ٹیب کو منتخب کریں اور پھر مینیجمنٹ فیلڈ میں ڈراپ ڈاؤن کے ساتھ والے "گو" کے بٹن پر کلک کریں۔
- تجزیہ ٹولپاک کے لئے باکس کو چیک کریں اور ٹھیک ہے کو دبائیں۔
ٹولپک کو "تجزیہ" سیکشن کے تحت "ڈیٹا" ٹیب میں بطور "ڈیٹا انیلیسیس" شامل کیا جائے گا۔
- اب ، ایک ارتباط میٹرکس بنانے اور آپسیشن ایکسل فنکشن کو استعمال کرنے کے لئے ، ڈیٹا انیلیسیس پر کلک کریں اور تجزیہ ٹولز پاپ اپ ونڈو میں ارتباط منتخب کریں اور ٹھیک ہے کو دبائیں۔
ایک پاپ اپ ونڈو ان پٹ رینج کے لئے پوچھتی نظر آتی ہے۔
- ان پٹ رینج فیلڈ میں متغیرات کے ڈیٹا کی حد کو منتخب کریں۔
- پہلی قطار میں لیبلوں کے لئے باکس کو چیک کریں (اگر آپ کے پاس پہلی قطار میں متغیر لیبل موجود ہیں)
- آؤٹ پٹ رینج آپشن کو منتخب کریں اور سیل نمبر منتخب کریں / درج کریں جہاں آپ رزلٹ ٹیبل لینا چاہتے ہیں۔ ٹھیک ہے پر کلک کریں۔
- یہ متغیر A & B کے لئے صلح کا نتیجہ ٹیبل ہے۔
مثال # 2
آئیے ایک سے زیادہ متغیر کے ل excel ایکسل میں ارتباط میٹرکس کی مثال دیکھتے ہیں۔
- متعدد متغیرات کے ل the ڈیٹا درج کریں۔
- اب ، ارتباط کی تقریب کو استعمال کرنے کے لئے ، ڈیٹا انیلیسیس پر کلک کریں اور تجزیہ ٹولز پاپ اپ ونڈو میں صلح کا انتخاب کریں اور اوکے کو دبائیں۔
ایک پاپ اپ ونڈو ان پٹ رینج کے لئے پوچھتی نظر آتی ہے۔
- ان پٹ رینج فیلڈ میں متغیرات کے ڈیٹا کی حد کو منتخب کریں۔
- پہلی قطار میں لیبلوں کے لئے باکس کو چیک کریں (اگر آپ کے پاس پہلی قطار میں متغیر لیبل موجود ہیں)
- آؤٹ پٹ رینج آپشن کو منتخب کریں اور سیل نمبر منتخب کریں / درج کریں جہاں آپ رزلٹ ٹیبل لینا چاہتے ہیں
- ٹھیک ہے پر کلک کریں۔
- اس مثال میں ، ہم نے متعلقہ میٹرکس کو جاننے کے لئے تین متغیرات کا استعمال کیا ہے۔ رینج (A1: C7) متغیرات کا ڈیٹا ہے اور حد (A9: D12) ارتباط میٹرکس کے لئے رزلٹ ٹیبل ہے۔
یہاں متغیرات قطار اور کالموں میں دکھائے گئے ہیں۔ متغیر کے مابین ارتباط کا نتیجہ صف میں متغیر اور اس قطار سے متصل کالم میں متغیر کی جانچ کرکے پڑھنا چاہئے۔
ٹیبل کے نتائج:
- متغیرات A اور B کا نتیجہ 0.97 ہے جس کا مطلب ہے کہ وہ مثبت طور پر وابستہ ہیں۔
- متغیرات B اور C کا نتیجہ -0.6 ہے جس کا مطلب ہے کہ وہ منفی طور پر منسلک ہیں۔
- متغیر A اور C کا ارتباط نہیں ہے کیونکہ نتیجہ -0.4 ہے
متغیر کے درمیان تعلق کو گراف میں واضح طور پر دیکھا جاسکتا ہے۔
یاد رکھنے والی چیزیں
- متغیرات کی کسی بھی تعداد کے اعداد و شمار کو موجودہ ٹیبل میں شامل کیا جاسکتا ہے اور آپسی تعلق جاننے کے ل range حد کو ایڈجسٹ کیا جانا چاہئے
- ارتباط عوامل کے مابین وجہ اور اثر کا رشتہ ظاہر کرتا ہے
- ارتباط کی حد کے قریب نتائج متغیر کی انحصار / تعلق کا تعین کریں گے۔
- ارتباط کی گنجائش کا حساب کتابی ریاضی کے حساب سے کیا جاتا ہے ، لیکن یہ ہمیشہ اس بات کی نشاندہی نہیں کرتا ہے کہ حقیقت میں متغیر کے مابین کوئی رشتہ ہے حالانکہ نتیجہ ظاہر کرتا ہے کہ اس کے پاس ہے۔
