Студопедия

КАТЕГОРИИ:

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника



Обозначения исходных данных таблицы сопряженности для вычисления коэффициентов ассоциации и контингенции

Читайте также:
  1. A. осуществляет передачу данных устройствам компьютера.
  2. B) Элемент диаграммы, показывающий название и маркеры данных диаграммы
  3. E) схема данных.
  4. II 3. ASTM ВЫЧИСЛЕНИЯ
  5. II 5.2. Нетто вычисления
  6. MS Access. На основе данных перечисленных объектов можно создать Форму.
  7. А) Информация из специализированных баз данных;
  8. Абстрактные структуры данных
  9. Автоматизированные системы обработки данных
  10. Активность и коэффициентов активности компонента

 

Коэффициенты определяются по формулам:

ассоциации (6.1)
контингенции (6.2)

Коэффициент контингенции всегда меньше коэффициента ассоциации. Связь считается подтвержденной, если или

Далее приводится процедура исследования связи между процентом выполнения норм и уровнем образования с помощью коэффициентов ассоциации и контингенции.

1. Создается новый лист с именем Непараметрические методы (см. рис.10).

2. Группировка данных по образованию и проценту выполнения норм из листа Исходные данныеосуществляется с помощью команды Автофильтр.

3. Рассчитываются коэффициенты ассоциации и контингенции.

Рис. 10. Экранная форма для расчета коэффициентов ассоциации и контингенции

Когда каждый из качественных признаков состоит более чем из двух групп, то для определения тесноты связи возможно применение коэффициентов Взаимной сопряженности Пирсона ( ) и Чупрова ( ):

(6.3)
(6.4)

где показатель средней квадратической сопряженности, определяемый путем вычитания единицы из суммы отношений квадратов частот каждой клетки корреляционной таблицы к произведению частот соответствующего столбца и строки; и – число групп (значений) по каждому из признаков.

Величина коэффициентов взаимной сопряженности, отражающая тесноту связи между качественными признаками, колеблется в обычных для этих показателях пределах от 0 до 1. Коэффициент Чупрова обычно дает более осторожную оценку.

Далее приводится процедура оценки тесноты связи между производительностью труда и стажем с помощью коэффициентов взаимной сопряженности Пирсона и Чупрова.

1.Расчеты также проводятся в листе Непараметрические методы.

2. С помощью команды Автофильтр группируются данные по проценту выполнения норм и стажу из листа Исходные данные (см. рис. 11).

3.Для расчета показателя средней квадратической сопряженности:

· в ячейку C21 записывается формула =C16^2/C19 и протаскивается по строке до ячейки E21 включительно;

· во всех формулах диапазона C21:E21 необходимо сделать абсолютными адреса знаменателей (например, в ячейке C21 формула примет вид =C16^2/$C$19), после чего сформированные формулы протаскиваются по всем трем столбцам до строки 23 включительно;



· в ячейку F21вводится формула=СУММ(C21:E21)/F16 ипротаскивается по столбцу до строки 23 включительно;

· показатель средней квадратической сопряженности получается в результате вычитания единицы из суммы значений диапазона F21:F23.

4. Рассчитываются коэффициенты взаимной сопряженности Пирсона и Чупрова и делается вывод.

Рис. 11. Экранная форма для расчета коэффициентов Пирсона и Чупрова

 


Дата добавления: 2014-12-23; просмотров: 27; Нарушение авторских прав


<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Основные виды множественной регрессии | Ранговые коэффициенты связи. В социально-экономических исследованиях нередко встречаются ситуации, когда признак не выражается количественно
lektsii.com - Лекции.Ком - 2014-2019 год. (0.008 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав
Главная страница Случайная страница Контакты