答案

步驟 1：建立散點圖

1. 將 Profit（利潤） 拖曳到欄，並將 Sales（銷售額）拖曳到列。
2. 在分析功能表中，取消選擇彙總條件度量。 
3. 在視圖上按一下滑鼠右鍵，並選擇趨勢線 > 顯示趨勢線。
4. 在視圖上再次按一下滑鼠右鍵，並選擇趨勢線 > 描述趨勢模型。 
5. 在「描述趨勢模型」對話方塊中找到 R 平方值。在此範例中，R 平方值是 0.229503。

步驟 2：計算皮爾森關聯

您可以使用不同選項，尋找皮爾森關聯。例如： 

1. 使用計算器或其他程式
   1. 計算 R 平方值的平方根。它將是您的關聯 (r): √0.229498 = 0.4791
   2. 舍入為兩位數，此範例中的值為 0.48。
2. 使用 CORR 函數建立導出欄位。 
   • 輸入類似如下的公式，並按一下確定： 

     CORR([Profit], [Sales])

   • 此公式傳回兩個運算式的皮爾森相關係數。皮爾森相關係數衡量兩個變量之間的線性關係。結果範圍為 -1 至 +1（包括 -1 和 +1），其中 1 表示精確的正向線性關係，比如一個變量中的正向變更即表示另一個變量中對應量級的正向變更，0 表示方差之間沒有線性關係，而 −1 表示精確的反向關係。
3. 使用 WINDOW_CORR 函數建立導出欄位。 
   • 輸入類似如下的公式，並按一下確定： 

     WINDOW_CORR(SUM([Profit]), SUM([Sales]))

   • 傳回視窗內兩個運算式的皮爾森相關係數。視窗定義為與目前列的偏移。使用 FIRST()+n 和 LAST()-n 表示與資料分割中第一列或最後一列的偏移。如果省略開頭和結尾，則使用整個資料分割。

其他資訊

• 關聯 r 是一個數字，代表兩個度量之間的相關程度。關聯係數是一個讓 -1 <= r <= 1 的值。
• 正關聯代表 x 和 y 度量之間的這樣一種關係：x 的值增加時，y 的值也會增加。
• 負關聯代表相反的關係：x 的值增加時，y 的值會減少。
• r 與 -1 或 1 的關聯程度越近，x 和 y 之間的關係就越強。
• 如果 r 接近或等於 0，則度量之間的關係很弱或沒關於系。
• 一般情況下，您可以按此方式解釋 r 值：
  • +.70 或更高代表非常強的正關係
  • +.40 至 +.69 代表較強的正關係
  • +.20 至 +.39 代表中等正關係
  • -.19 至 +.19 代表沒關係或關係很弱
  • -.20 至 -.39 代表中等負關係
  • -.40 至 -.69 代表較強的負關係
  • -.70 或更低代表非常強的負關係