ایکسل میں کوریلیشن میٹرکس کیسے بنایا جائے؟

کیا آپ ایکسل میں ڈیٹا کے دو سیٹوں کے درمیان ارتباط کی فوری اور درست پیمائش اور تجزیہ کرنے کا طریقہ تلاش کر رہے ہیں؟ ایک ارتباط میٹرکس ایسا کرنے کا ایک بہترین طریقہ ہے! اس مضمون میں، ہم آپ کو ایکسل کا استعمال کرتے ہوئے ایک تخلیق کرنے کا طریقہ دکھائیں گے، جس میں مرحلہ وار ہدایات بھی شامل ہیں جو آپ کو کسی بھی وقت میں ایک ارتباطی میٹرکس بنانے پر مجبور کر دے گی۔ مزید جاننے کے لیے پڑھیں!

• ایکسل میں ڈیٹا سیٹ کھولیں۔
• ڈیٹا ٹیب پر جائیں اور ڈیٹا اینالیسس پر کلک کریں۔
• فہرست سے ارتباط کو منتخب کریں اور ٹھیک ہے پر کلک کریں۔
• ان پٹ رینج میں، تجزیہ کرنے کے لیے ڈیٹا سیٹ کو منتخب کریں۔
• اگر ضروری ہو تو آؤٹ پٹ کے اختیارات کا انتخاب کریں۔
• OK پر کلک کریں اور ارتباط میٹرکس ایک نئی ورک شیٹ میں ظاہر ہوگا۔

ایک ارتباط میٹرکس کیا ہے؟

ایک ارتباط میٹرکس ایک جدول ہے جو متعدد متغیرات کے درمیان تعلق کو ظاہر کرتا ہے۔ اس کا استعمال اس بات کی پیمائش کرنے کے لیے کیا جاتا ہے کہ مختلف متغیرات ایک دوسرے سے کیسے متعلق ہیں۔ میٹرکس آپ کے ڈیٹا سیٹ میں رجحانات، نمونوں اور رشتوں کی شناخت کرنے میں آپ کی مدد کر سکتا ہے۔ اس کا استعمال آپ کے ڈیٹا میں آؤٹ لیرز یا بے ضابطگیوں کی شناخت کے لیے بھی کیا جا سکتا ہے۔

ارتباط میٹرکس کو عام طور پر ڈیٹا پوائنٹس کے سکیٹر پلاٹ کا استعمال کرتے ہوئے بنایا جاتا ہے۔ باہمی ربط کا عدد، جو کہ دو متغیروں کے درمیان تعلق کی مضبوطی ہے، کا حساب ریاضی کے فارمولے سے کیا جاتا ہے۔ اس عدد کو پھر دو متغیر کے درمیان تعلق کی مضبوطی کی پیمائش کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔

ایکسل میں کوریلیشن میٹرکس کیسے بنایا جائے؟

ایکسل میں ارتباطی میٹرکس بنانا ایک سیدھا سا عمل ہے۔ سب سے پہلے، اپنی ایکسل اسپریڈشیٹ کھولیں اور وہ ڈیٹا منتخب کریں جسے آپ استعمال کرنا چاہتے ہیں۔ پھر، ڈیٹا ٹیب کو منتخب کریں اور پھر ڈیٹا تجزیہ کو منتخب کریں۔ اس سے ڈیٹا اینالیسس ڈائیلاگ باکس کھل جائے گا۔ Correlation آپشن کو منتخب کریں اور پھر OK پر کلک کریں۔

ایک بار جب آپ Correlation آپشن کو منتخب کر لیں گے، Correlation ڈائیلاگ باکس ظاہر ہو گا۔ اس ڈائیلاگ باکس میں، آپ ان متغیرات کو منتخب کرنے کے قابل ہو جائیں گے جنہیں آپ کوریلیشن میٹرکس میں شامل کرنا چاہتے ہیں۔ متغیرات کو منتخب کرنے کے بعد، میٹرکس بنانے کے لیے اوکے پر کلک کریں۔

ارتباط میٹرکس ٹیبل کی شکل میں تیار کیا جائے گا۔ جدول متغیرات کے ہر جوڑے کے لیے باہمی ربط کا گتانک دکھائے گا۔ ایک مثبت ارتباط کا گتانک اشارہ کرتا ہے کہ دو متغیرات مثبت طور پر باہم مربوط ہیں، جبکہ ایک منفی ارتباط کا گتانک اشارہ کرتا ہے کہ دو متغیرات منفی طور پر منسلک ہیں۔

ارتباط میٹرکس کی تشریح

ارتباط میٹرکس کے نتائج کی تشریح کافی پیچیدہ ہو سکتی ہے۔ ارتباط کی عددی قدریں دو متغیر کے درمیان تعلق کی مضبوطی کی نشاندہی کرتی ہیں۔ 1 کے قریب کی قدریں ایک مضبوط مثبت ارتباط کی نشاندہی کرتی ہیں، جبکہ -1 کے قریب کی قدریں مضبوط منفی ارتباط کی نشاندہی کرتی ہیں۔ 0 کے قریب کی قدریں اس بات کی نشاندہی کرتی ہیں کہ دونوں متغیرات کا آپس میں کوئی تعلق نہیں ہے۔

ارتباط کے قابلیت کے علاوہ، آپ ارتباط کی اہمیت کو بھی دیکھ سکتے ہیں۔ یہ p-value سے ظاہر ہوتا ہے، جو اس امکان کا ایک پیمانہ ہے کہ ارتباط موقع کی وجہ سے ہے۔ کم پی ویلیو ایک مضبوط ارتباط کی نشاندہی کرتی ہے، جب کہ زیادہ پی-ویلیو اس بات کی نشاندہی کرتی ہے کہ باہمی تعلق امکان کی وجہ سے ہے۔

ارتباط میٹرکس کا استعمال کرتے ہوئے

ارتباط میٹرکس کو آپ کے ڈیٹا میں رجحانات، نمونوں اور رشتوں کی شناخت کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اس کا استعمال آپ کے ڈیٹا میں آؤٹ لیرز یا بے ضابطگیوں کی شناخت کے لیے بھی کیا جا سکتا ہے۔ مختلف متغیرات کے درمیان ارتباط کا جائزہ لے کر، آپ اپنے ڈیٹا کی بنیادی ساخت کے بارے میں بصیرت حاصل کر سکتے ہیں۔

رجحانات اور نمونوں کی شناخت

ارتباط میٹرکس کو آپ کے ڈیٹا میں رجحانات اور نمونوں کی شناخت کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ متغیرات کے ہر جوڑے کے باہمی ربط کو جانچ کر، آپ شناخت کر سکتے ہیں کہ کون سے متغیرات ایک دوسرے سے زیادہ قریب سے وابستہ ہیں۔ یہ آپ کے ڈیٹا کی بنیادی ساخت کو سمجھنے کے لیے مفید ہو سکتا ہے۔

باہر والوں کی شناخت کرنا

ارتباط میٹرکس کو آپ کے ڈیٹا میں آؤٹ لیرز کی شناخت کے لیے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے۔ متغیرات کے ہر جوڑے کے ارتباطی گتانک کا جائزہ لے کر، آپ شناخت کر سکتے ہیں کہ کن متغیرات میں غیرمعمولی طور پر زیادہ یا کم ارتباطی گتانک ہیں۔ یہ آپ کے ڈیٹا میں بے ضابطگیوں یا آؤٹ لیرز کی شناخت کے لیے مفید ہو سکتا ہے۔

نتیجہ

ایک ارتباط میٹرکس آپ کے ڈیٹا کی ساخت کو سمجھنے کے لیے ایک مفید ٹول ہے۔ اس کا استعمال آپ کے ڈیٹا میں رجحانات، نمونوں اور رشتوں کی نشاندہی کرنے کے ساتھ ساتھ آپ کے ڈیٹا میں موجود بے ضابطگیوں کی شناخت کے لیے بھی کیا جا سکتا ہے۔ ایکسل میں ایک ارتباطی میٹرکس بنانا ایک سیدھا سا عمل ہے، اور نتائج کی تشریح کوریلیشن گتانک اور p-value کا استعمال کرتے ہوئے کی جا سکتی ہے۔

چند اکثر پوچھے گئے سوالات

ایک ارتباط میٹرکس کیا ہے؟

Correlation Matrix ایک جدول ہے جو متغیرات کے درمیان ارتباط کے گتانک دکھاتا ہے۔ یہ آپ کو یہ دیکھنے کی اجازت دیتا ہے کہ کون سے جوڑوں میں سب سے زیادہ ارتباط ہے، یا سب سے مضبوط رشتہ ہے۔ ارتباط کے گتانک کی حد -1 سے +1 تک ہوتی ہے، جہاں -1 ایک کامل منفی ارتباط کی نشاندہی کرتا ہے (جیسے جیسے ایک اوپر جاتا ہے، دوسرا نیچے جاتا ہے)، +1 ایک کامل مثبت ارتباط کی نشاندہی کرتا ہے (جیسے جیسے ایک اوپر جاتا ہے، دوسرا بھی اوپر جاتا ہے۔ )، اور 0 بالکل بھی کوئی تعلق ظاہر نہیں کرتا۔

میں ایکسل میں کوریلیشن میٹرکس کیسے بناؤں؟

ایکسل میں ایک ارتباطی میٹرکس بنانا نسبتاً آسان ہے۔ ایکسل اسپریڈشیٹ میں اپنا ڈیٹا داخل کرکے شروع کریں۔ اگلا، ڈیٹا کو نمایاں کریں اور ڈیٹا اینالیسس ٹول کو منتخب کریں۔ Data Analysis مینو سے Correlation کو منتخب کریں اور OK پر کلک کریں۔ ایکسل اس کے بعد متغیر کے درمیان تعلقات کو ظاہر کرنے والا ایک ارتباطی میٹرکس تیار کرے گا۔

کوریلیشن میٹرکس کے لیے کون سا ڈیٹا موزوں ہے؟

کوئی بھی ڈیٹا جو دو یا دو سے زیادہ متغیرات پر مشتمل ہو، کوریلیشن میٹرکس بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اس میں ڈیٹا سیٹس جیسے اسٹاک کی قیمتیں، کسٹمر کے اطمینان کے اسکور، معاشی اشارے وغیرہ شامل ہوسکتے ہیں۔ یہ نوٹ کرنا ضروری ہے کہ ڈیٹا کا عددی ہونا ضروری ہے تاکہ ایک ارتباطی میٹرکس تیار کیا جاسکے۔

کیا ایکسل میں کوریلیشن میٹرکس بنانے کی کوئی پابندیاں ہیں؟

ہاں، کچھ حدود ہیں۔ مثال کے طور پر، ایکسل ایک ارتباطی میٹرکس میں صرف 16 متغیرات کو سپورٹ کرتا ہے، لہذا اگر آپ کے پاس 16 سے زیادہ متغیرات ہیں تو آپ کو ایک مختلف پروگرام استعمال کرنے کی ضرورت ہوگی۔ مزید برآں، Excel غیر عددی ڈیٹا کو سپورٹ نہیں کرتا ہے، لہذا اگر آپ کے ڈیٹا سیٹ میں غیر عددی قدریں ہیں تو یہ ایک ارتباطی میٹرکس پیدا نہیں کر سکے گا۔

اپنے کنکشن کو ٹھیک کرنے کا طریقہ فائر فاکس محفوظ نہیں ہے

کوریلیشن میٹرکس استعمال کرنے کے کیا فائدے ہیں؟

ارتباط میٹرکس کا استعمال آپ کو متغیرات کے درمیان تعلقات کو تیزی سے اور آسانی سے جانچنے کی اجازت دیتا ہے۔ ڈیٹا کے تجزیہ کے لیے یہ ایک بہترین ٹول ہے، کیونکہ یہ آپ کو ایسے رشتوں کی شناخت کرنے میں مدد کر سکتا ہے جو فوری طور پر واضح نہ ہوں۔ مزید برآں، یہ آپ کو آؤٹ لیرز یا غیر معمولی ڈیٹا پوائنٹس کی شناخت میں مدد کر سکتا ہے۔

کوریلیشن میٹرکس بناتے وقت کچھ عام غلطیاں کیا ہیں؟

ایک ارتباطی میٹرکس بناتے وقت سب سے عام غلطیوں میں سے ایک اعداد و شمار کا حساب کتاب نہیں کرنا ہے جو عددی نہیں ہے۔ Excel غیر عددی ڈیٹا کے ساتھ ایک ارتباطی میٹرکس پیدا کرنے کے قابل نہیں ہو گا، اس لیے یہ یقینی بنانا ضروری ہے کہ اسپریڈشیٹ میں صرف عددی اقدار درج ہوں۔ دیگر عام غلطیوں میں آؤٹ لیرز کا محاسبہ نہ کرنا اور ارتباط میٹرکس کے نتائج کی صحیح تشریح نہ کرنا شامل ہیں۔

Excel میں ایک ارتباطی میٹرکس بنانا ڈیٹا کے تعلقات کی بہتر تفہیم حاصل کرنے کا ایک آسان طریقہ ہے۔ اس سے مختلف متغیرات کے درمیان تعلق کو تیزی سے دیکھنے میں مدد ملتی ہے اور یہ سمجھنے میں مدد ملتی ہے کہ کس طرح ایک متغیر میں تبدیلیاں دوسروں کو متاثر کر سکتی ہیں۔ ایکسل میں CORREL فارمولہ استعمال کرتے ہوئے، آپ اپنے ڈیٹا سیٹ کے لیے تیزی سے اور درست طریقے سے ایک ارتباطی میٹرکس بنا سکتے ہیں۔ یہ آپ کے تجزیے کے لیے قیمتی بصیرت فراہم کر سکتا ہے، اور مزید باخبر فیصلے کرنے میں آپ کی مدد کر سکتا ہے۔