|
|
Параметрические методы изучения связи
Измерение тесноты и направления связи является важной задачей изучения и количественного измерения взаимосвязи социально-экономических явлений. Оценка тесноты связи между признаками предполагает определение меры соответствия вариации результативного признака от одного (при изучении парных зависимостей) или нескольких (множественных зависимостей) факторных признаков. Линейный коэффициент корреляции характеризует тесноту и направление связи между двумя коррелируемыми признаками в случае наличия между ними линейной зависимости. В теории разработаны и на практике применяются различные модификации формулы расчета данного коэффициента:
Производя расчет по итоговым значениям исходных переменных, линейный коэффициент корреляции можно вычислить по формуле:
Между линейным коэффициентом корреляции и коэффициентом регрессии существует определенная зависимость, выражаемая формулой:
где
Линейный коэффициент корреляции изменяется в пределах от -1 до 1: [ Таблица 5.2 Оценка линейного коэффициента корреляции
В случае наличия линейной и нелинейной зависимости между двумя признаками для измерения тесноты связи применяют так называемое корреляционное отношение. Различают эмпирическое и теоретическое корреляционное отношение. Эмпирическое корреляционное отношение рассчитывается по данным группировки, когда
где
Все эти дисперсии есть дисперсии результативного признака. Теоретическое корреляционное отношение определяется по формуле:
где
Корреляционное отношение изменяется в пределах от 0 до 1 Множественный коэффициент корреляции вычисляется при наличии линейной связи между результативным и несколькими факторными признаками, а также между каждой парой факторных признаков. Множественный коэффициент корреляции для двух факторных признаков вычисляется по формуле:
где Множественный коэффициент корреляции изменяется в пределах от 0 до 1 и по определению положителен: Приближение Частные коэффициенты корреляции характеризуют степень тесноты связи между двумя признаками В случае зависимости
где В первом случае исключено влияние факторного признака
  ЧТО ТАКОЕ УВЕРЕННОЕ ПОВЕДЕНИЕ В МЕЖЛИЧНОСТНЫХ ОТНОШЕНИЯХ? Исторически существует три основных модели различий, существующих между...  Что будет с Землей, если ось ее сместится на 6666 км? Что будет с Землей? - задался я вопросом...  Что способствует осуществлению желаний? Стопроцентная, непоколебимая уверенность в своем...  ЧТО ПРОИСХОДИТ, КОГДА МЫ ССОРИМСЯ Не понимая различий, существующих между мужчинами и женщинами, очень легко довести дело до ссоры... Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте:
|
(5.4)
(5.5)
(5.6)
- коэффициент регрессии в уравнении связи;
- среднее квадратическое отклонение соответствующего, статистически существенного, факторного признака.
]. Знаки коэффициентов регрессии и корреляции совпадают. При этом интерпретацию выходных значений коэффициента корреляции можно осуществлять следующим образом (табл.5.2):
характеризует отклонения групповых средних результативного показателя от общей средней:
(5.7)
- корреляционное отношение;
- общая дисперсия;
- средняя из частных (групповых) дисперсий;
- межгрупповая дисперсия (дисперсия групповых средних).
(5.8)
- дисперсия эмпирических (фактических) значений результативного признака.
. Для измерения тесноты связи при множественной корреляционной зависимости, то есть при исследовании трех и более признаков одновременно, вычисляется множественный и частные коэффициенты корреляции.
(5.9)
- парные коэффициенты корреляции между признаками.
.
к единице свидетельствует о сильной зависимости между признаками.
и 
при фиксированном значении других 
факторных признаков, то есть когда влияние 
исключается, то есть оценивается связь между 
от двух факторных признаков 
(5.10)
- парные коэффициенты корреляции между указанными в индексе переменными.