a:

Korelasi mengukur hubungan linier dua variabel. Dengan mengukur dan menghubungkan varians masing-masing variabel, korelasi memberi indikasi kekuatan hubungan. Atau dengan kata lain, korelasi menjawab pertanyaan: Seberapa besar variabel A (variabel independen) menjelaskan variabel B (variabel dependen)? Korelasi Kombinasi menggabungkan beberapa konsep statistik penting dan terkait, yaitu varians dan standar deviasi. Varians adalah dispersi suatu variabel di sekitar mean, dan standar deviasi adalah akar kuadrat varians.

Rumusnya adalah:

Karena korelasi ingin menilai hubungan linier dari dua variabel, yang benar-benar diperlukan adalah melihat berapa jumlah kovarians kedua variabel tersebut, dan sejauh mana kovariansi tersebut? tercermin dari standar deviasi masing-masing variabel secara individu.

Kesalahan Umum dengan Korelasi

Kesalahan paling umum adalah mengasumsikan korelasi mendekati +/- 1 secara statistik signifikan. Pembacaan yang mendekati +/- 1 pasti meningkatkan kemungkinan signifikansi statistik yang sebenarnya, namun tanpa pengujian lebih lanjut, hal itu tidak mungkin diketahui. Uji statistik korelasi dapat menjadi rumit karena sejumlah alasan; itu sama sekali tidak langsung. Asumsi kritis korelasi adalah bahwa variabel independen dan hubungan antara keduanya bersifat linier. Secara teori, Anda akan menguji klaim ini untuk menentukan apakah perhitungan korelasi sesuai.

Kesalahan paling umum kedua adalah lupa menormalkan data ke unit umum. Jika menghitung korelasi pada dua beta, maka unitnya sudah dinormalisasi: beta itu sendiri adalah unitnya. Namun, jika Anda ingin mengkorelasikan saham, penting Anda menormalkannya menjadi return persen, dan tidak mengubah harga saham. Hal ini sering terjadi, bahkan di kalangan profesional investasi.

Untuk korelasi harga saham, pada dasarnya Anda mengajukan dua pertanyaan: Berapakah pengembalian selama periode tertentu, dan bagaimana hal itu kembali berkorelasi dengan tingkat pengembalian keamanan yang lain selama periode yang sama? Ini juga mengapa korelasi harga saham sulit: Dua sekuritas mungkin memiliki korelasi tinggi jika tingkat pengembalian

setiap hari

persen selama 52 minggu terakhir, namun korelasi rendah jika pengembaliannya

bulanan > perubahan selama 52 minggu terakhir. Mana yang lebih baik"? Sebenarnya tidak ada jawaban yang sempurna, dan itu tergantung pada tujuan tes. ( Tingkatkan kemampuan excel Anda dengan mengikuti kursus pelatihan excel Investopedia Academy ) Menemukan Korelasi di Excel Ada beberapa metode untuk menghitung korelasi di Excel. Cara termudah adalah dengan mendapatkan dua kumpulan data dan menggunakan rumus korelasi bawaan: Ini adalah cara mudah untuk menghitung korelasi antara dua kumpulan data saja. Tapi bagaimana jika Anda ingin membuat matriks korelasi di berbagai kumpulan data? Untuk melakukan ini, Anda perlu menggunakan plugin Analisis Data Excel. Plugin dapat ditemukan di tab Data, di bawah Analisis.

Pilih tabel pengembalian. Dalam hal ini, kolom kami diberi judul, jadi kami ingin mencentang kotak "Labels di baris pertama," jadi Excel tahu untuk memperlakukannya sebagai judul. Kemudian Anda dapat memilih untuk output pada lembar yang sama atau pada lembar baru.

Setelah masuk, data akan dibuat secara otomatis. Anda bisa menambahkan beberapa teks dan format kondisional untuk membersihkan hasilnya.