Excel RSQ(): Excel’de Belirleme Katsayısını Bulun

Eğer trend çizgileriyle çalışıyorsanız veya iki değer kümesinin birbirine ne kadar yakın ilişkili olduğunu ölçmeniz gerekiyorsa, Excel’deki RSQ() işlevi bu iş için basit bir araçtır. RSQ(), bir aralıktaki değişimin ne kadarının başka bir aralık tarafından açıklanabildiğini söyler. Özünde, iki seri için R-kare değerini verir. Bu, satış analizinden bilimsel deneylere kadar birçok alanda kullanışlıdır.

RSQ() Ne Yapar?

RSQ(), “R-kare”in kısaltmasıdır ve iki dizi arasındaki Pearson çarpım-moment korelasyon katsayısının karesini döndürür; bu da aynı zamanda belirleme katsayısıdır. Basitçe söylemek gerekirse, bir aralıktaki değerlerin diğerini ne kadar iyi tahmin ettiğini gösterir. RSQ() sonucu 1 ise kusursuz bir doğrusal ilişki vardır. 0 ise hiçbir doğrusal ilişki yoktur.

İnsanlar genellikle regresyon analizinde veya trend çizgisi çizerken, verilerine bir doğrunun ne kadar iyi uyduğunu kontrol etmek istediklerinde RSQ() kullanır.

RSQ() Sözdizimi ve Bağımsız Değişkenler

İşte RSQ()’nun yapısı:

=RSQ(known_y’s, known_x’s)Altyapı:

• known_y’s: Bağımlı değerlerinizdir (tahmin etmeye veya açıklamaya çalıştığınız değerler).

• known_x’s: Bağımsız değerlerinizdir (açıklayıcı olduğunu düşündüğünüz değerler).

Her iki aralık da aynı sayıda veri noktasına sahip olmalıdır. Aksi halde RSQ() bir hata verir.

Önemli bir not: Basit doğrusal regresyon ve daha genel olarak en küçük kareler doğrusal regresyonu kavramlarına aşinaysanız, RSQ() işlevinin yalnızca tek bir x değerleri kümesi aldığını fark edebilirsiniz. Bunun nedeni, RSQ()’nun çoklu doğrusal regresyonu desteklememesidir.

RSQ() Örneği

Diyelim ki reklam harcamasının satışları ne kadar iyi tahmin ettiğini bilmek istiyorsunuz.

• Sütun A: Reklam Harcaması
• Sütun B: Satışlar

Diyelim ki verileriniz şöyle görünüyor:

Verileriniz reklam için A2:A5’te, satışlar için B2:B5’te ise, şu şekilde girersiniz:

=RSQ(A2:A5, B2:B5)Altyapı:

Bu formül R-kare değerini döndürür ve satışlardaki değişimin ne kadarının reklam harcamasındaki değişimle açıklanabildiğini gösterir.

RSQ() Sonuçlarının Yorumlanması

• RSQ() = 1: Kusursuz bir doğrusal ilişki vardır. Bir değişken diğerini hatasız tahmin eder.
• RSQ() = 0: İki veri kümeniz arasında doğrusal bir ilişki yoktur.
• 0 ile 1 arasındaki değerler: 1’e ne kadar yakınsa doğrusal ilişki o kadar güçlüdür.

Yukarıdaki örnekte, B sütunundaki her sayının A sütunundaki karşılığının iki katı olduğunu hayal edersek, regresyon doğru bir doğru üzerinde olur ve reklamı iki katına çıkarmak her zaman satışları iki katına çıkarır. (Ne kadar harika olurdu!)

Sık Yapılan Hatalar

RSQ() ile karşılaşabileceğiniz bazı sorunlar şunlardır:

• Eşit olmayan aralık boyutları: İki aralığınız aynı sayıda satıra sahip değilse RSQ() bir #YOK hatası döndürür.

• Boş veya sayısal olmayan hücreler: Aralıklardaki boş hücreler veya metinler yok sayılır; ancak çok fazlası eksikse sonuçlar yanıltıcı olabilir veya hatalar oluşabilir. Bu daha sinsi bir hata olabilir, bu yüzden dikkatli olun!

• Tek veri noktası: RSQ() en az iki sayı çifti gerektirir. Aksi takdirde #SAYI/0! hatası alırsınız. Bunun nedeni, yalnızca bir değerle varyans/kovaryans’ın tanımsız olmasıdır.

Bir şeyler ters görünüyorsa, aralıklarınızı yazım hataları veya eksik girişler açısından yeniden kontrol edin.

RSQ() ve CORREL()

Neden RSQ() yerine CORREL() kullanmanız gerektiğini merak ediyor olabilirsiniz. İşte farkı:

• CORREL(), doğrusal ilişkinin gücünü ve yönünü ölçen Pearson korelasyon katsayısını (r) döndürür.

• RSQ() ise R-kareyi (R²) döndürür; bu nedenle her zaman 0 ile 1 arasında bir değer verir ve yalnızca açıklanan varyans oranına odaklanır.

Sadece değişkenlerinizin birlikte hareket edip etmediğini (pozitif ya da negatif) görmek istiyorsanız, CORREL() size daha fazla ayrıntı verir. Bir değişkendeki değişimin ne kadarının diğeri tarafından açıklandığını ölçüyorsanız, aradığınız RSQ()’dur.

Tüm bunlara rağmen, basit doğrusal regresyonla uğraştığımız için, R-kareyi her zaman CORREL() sonucunu karesini alarak bulabiliriz:

=CORREL(A2:A5, B2:B5)^2Altyapı:

RSQ() ve Saçılım Grafikleri

Excel’de bir saçılım grafiğine trend çizgisi eklediyseniz, grafikte doğrudan görüntülenen R-kare değerini görmüş olabilirsiniz. Bu, RSQ()’nun veri aralıklarınızla döndürdüğü değerin aynısıdır.

R-kareyi bir grafik eklemeden çalışma sayfanızda göstermek istiyorsanız, doğrudan bir hücrede RSQ() kullanın. Bu şekilde, üzerinde daha kolay çalışabileceğiniz bir sayı olur.

Excel’de etkili görsellerle nasıl çalışacağınızdan yüzde yüz emin değilseniz, tüm önemli konuları ayrıntılı biçimde ele alan Excel’de Veri Görselleştirme kursumuza kaydolun.

Pratik İpuçları

Teknik rehberliği toparlamak için bazı pratik ipuçları:

• X ve Y’leri karıştırmamak için verilerinizi açıkça etiketleyin.

• Formülü girmeden önce aralıklarınızın aynı boyutta olduğunu mutlaka iki kez kontrol edin.

• İkiden fazla değişkeni karşılaştırmak istiyorsanız, Veri Analizi Aracı Paketi veya LINEST() gibi regresyon analiz araçlarını kullanmayı düşünün. LINEST() ayrıca F-istatistiği ve standart hatalar gibi diğer model ölçümlerini de raporlar.

Sonuç

Gördüğünüz gibi, RSQ() Excel’de bir değer kümesinin diğerini ne kadar iyi tahmin ettiğini ölçmenin basit ama etkili bir yoludur. Trendleri analiz etmekten sonuçları öngörmeye kadar pek çok şey yapabilirsiniz. Şansa bırakmayın.

Bir sonraki adım olarak Excel (ve istatistik) becerilerinizi geliştirmeye devam etmek için Excel’de Veri Analizi ve İleri Düzey Excel İşlevleri kurslarımızı mutlaka alın!