相关系数一般是指线性相关系数，在实际工作中分析数据合理性的时候经常会用到。下面我就来演示一下如何使用Excel计算相关系数。
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首先，我们打开一个excel文档，选择数据作为演示用。
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选中要分析的数据之后，点击“插入”，选择“散点图”，并选择一种散点图类型。
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生成如下图所示图形，我们点击选中图中数据，右键单击选择“添加趋势线”。
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在选项框中，趋势线选择“线性”，然后勾选“显示公式”和“显示R平方值”，点击“关闭”。
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此时，图中就可以看到线性相关系数R的平方为0.9924了，我们对它开根号就能得到相关系数，如图所示，相关系数为0.996。
怎样在excel中求相关系数
具体步骤如下：
1)在表格中输入：A1,B1,C1,D1,E1 五个原始的数据；
2再在表格中输入：A2,B2,C2,D2,E2五个原始的数据；
3)选中一个空格：如：B3
4)点击：fx 选项
5）出现新对话框：在数组1，键入A1:E1 在数组2，键入：A2:E2 点击：OK选项
6）在A3空格内显示：0.99388373 就是要求的相关系数！
相关系数：
相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母 r 表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。
相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。
需要说明的是，皮尔逊相关系数并不是唯一的相关系数，但是最常见的相关系数，以下解释都是针对皮尔逊相关系数。
依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为判定系数）；将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数；将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。
如何用excel做统计分析—描述统计、相关系数
首先，需要找到相关的实验数据，一般是实际测量的，存在着某种线性相关，包括正相关、负相关等等，获得样本数据之后，输入到Excel表格当中，如下图所示。
1.选中实验数据（包含X、Y），在“插入”选项卡上，选择“图标”组中的“散点图”，至于散点图的样式，选择第一个就可以啦，这样可以方便后期进行相关系数的操作，在这里就先埋个伏笔。
2.这样，就以X、Y为数据源，做出来一个散点图，从散点图上可以看出，存在这样一条直线，可以使图表中的点尽可能的落在直线的两侧，而这条直线的斜率和截距就是需要的相关系数。
3.接下来，简单的对于做的图标进行修饰一下，包括颜色的填充、图标区域和绘图区域的颜色匹配、边框的格式等等。
4.如何获得样本数据的相关系数,
这就是针对样本数据，进行添加趋势线。在的图表中选择我们的样本数据点，然后鼠标右键单击，在弹出来的活动窗口中，选择“添加趋势线”选项。
5.弹出“设置趋势线格式”窗口，趋势线的类型我们选择“直线”，那么得到的结果就是线性相关系数。在窗口的底部勾选“显示公式”和“显示R平方值”，这个R就是我们需要的相关系数。
6.以上步骤完成以后，就可以得到数据相关系数，可以看到拟合直线的函数表达式，同时得到R的平方值，那么R值就是我们需要的相关系数，因为是进行直线拟合，所以得到的就是线性相关系数。
[Excel]如何用Excel计算相关系数r（三种方法）
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首先，我们打开Excel，然后在里面输入一组数据，如图所示；
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然后我们点击左上角的office按钮，弹出的界面点击Excel选项；
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弹出的界面，我们点击加载项，点击转到；
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弹出的界面，我们将分析工具库和分析工具库-VBA均勾选上，然后点击确定；
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然后我们点击工具栏中数据里面的数据分析；
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弹出的界面，我们点击输入区域的引用按钮，然后选择区域，之后再点击引用按钮；
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然后我们点击输出选项的引用按钮，选择一个区域，之后再点击引用按钮；
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弹出的界面，我们将第K大值和第K小值勾选上，之后点击确定，这样就完成了描述统计了。
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我们继续点击右上角的数据分析；
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弹出的界面，我们选择相关系数，然后点击确定；
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弹出的界面，我们点击输入区域的引用按钮，选择相关数据，之后再点击引用按钮；
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弹出的界面，我们点击输出区域，然后点击输出的引用按钮；
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选择一个区域，然后再点击引用按钮；
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弹出的界面，我们点击确定；
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这样，我们就将相关系数求出来了。
以下通过求身高和体重的相关系数r作为示例进行讲解。
在B17单元格中输入=correl() 触发correl函数，选中身高列数值部分，加一个英文状态下的逗号“,”，再选中体重列数值部分。全部选择完毕，回车得出数值。
在B18单元格中输入=pearson() 触发pearson函数，其他步骤同上，结果相同。
（他俩有什么区别后面讲解）
点击【数据】选项卡下【数据分析】功能（如图，找不到的话往后看）
在弹出的对话框中选择【相关系数】，点击确定。
在弹出的对话框中，在输入区域选择数据范围（如果数据是列的形式呈现的，就选择“逐列”，反之为“逐行”），输出区域则为你期望放置结果的位置，回车后输出结果。
注意！这一次输入区域的内容为一整块数据($B$1:$C$16)，而不再像上述两种方法为两块数据+逗号连接(B2:B16,C2:C16)这种方式，注意区别。
这一次输出的结果不再像前两种方法一样只是输出一个数字，而是输出了一个矩阵。
而身高与体重的交点，即为二者的相关系数，可以看出依旧与上面两种计算方式得出的结果相同。
适用场景：这种方法比较适合计算多个数据之间的相关系数，能够通过一次计算一目了然。
Correl函数 与 Pearson函数 均可以求相关系数，二者只是计算公式不同（即原理方法不同），但计算结果是相同的。
Correl公式：
Pearson公式：
在此以MacOS为例。
点击上方菜单栏【工具】，在下拉列表中找到【Excel加载项】，点击。
在弹出的【加载项】对话框中“分析工具库”一项前面打√，点击确定，即可按照前述方法找到【数据分析】按钮并进行数据分析。
以上就是关于如何使用Excel计算相关系数全部的内容，如果了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！
