In Excel könnt ihr per linearer Regression bestimmen, wie stark ein Zusammenhang zwischen zwei Wertepaaren ist. Wir zeigen, wie ihr das per Diagramm und Funktionsformel bestimmen könnt.
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Die Anleitung basiert auf Excel 2016, in früheren Versionen sind die Schritte ähnlich.
Lineare Regression in Excel
- Markiert in Excel eure beiden Werte-Spalten.
- Wählt im Menü Einfügen das Diagramm Punkt (XY) aus.
- Klickt auf das Diagramm und wählt oben rechts das Plus-Symbol aus.
![So fügt ihr die Trendlinie ein.]( "So fügt ihr die Trendlinie ein.")
- Setzt ein Häkchen bei Trendlinie und wählt über das kleine Pfeil-Symbol auch Linear aus.
- Im gleichen Menü klickt ihr auf Weitere Optionen... .
- Setzt ein Häkchen bei Formel im Diagramm anzeigen und Bestimmtheitsmaß im Diagramm darstellen.
- Die eingeblendeten Werte könnt ihr an eine bessere Position im Diagramm verschieben und gegebenenfalls die Schriftgröße erhöhen.
Steigung, Y-Achsenabschnitt und Pearson-Korellationskoeffizienten berechnen
- Markiert zwei Zellen nebeneinander.
- Im Formelfeld oben gebt ihr =RGP(Y_Werte;X_Werte:Konstante;Stats) ein.
- Gebt die entsprechenden Y- und X-Werte an, wie im obigen Video gezeigt. Konstante = WAHR; Stats = FALSCH.
- Bestätigt abschließend mit der Tastenkombination Strg + Shift + Eingabe, da hier eine Matrixformel ausgegeben werden soll.
Der Pearson-Korellationskoeffizient kann Werte von -1 bis +1 annehmen. Er gibt an, ob ein linearer Zusammenhang zwischen zwei Wertepaaren besteht:
- 0 = Kein Zusammenhang
- -1 = Negativer, linearer Zusammenhang
- +1 = Positiver, linearer Zusammenhang
So berechnet ihr ihn:
- Wählt eine Zelle aus und gebt als Formel ein:
=Pearson(X-Werte;Y-Werte) - Bestätigt mit Enter.
Wenn ihr diesen Wert quadriert, erhaltet ihr das Bestimmtheitsmaß, das ihr in der Excel-Tabelle angezeigt habt.
