![]() КАТЕГОРИИ:
АстрономияБиологияГеографияДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
|
СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИЗУЧЕНИЯ КОРРЕЛЯЦИОННОЙ СВЯЗИОпределяющая роль в выборе формы связи между явлениями принадлежит теоретическому анализу. Так, например, выпуск продукции и стоимость основных фондов, урожайность и количество внесенных удобрений взаимосвязаны между собой. Анализ показывает, что чем больше имеет предприятие основных фондов (факторный признак); тем больше при прочих равных условиях оно выпускает продукции (результативный признак). С ростом факторного признака здесь, как правило, равномерно растет и результативный, поэтому зависимость между, ними может быть выражена уравнением прямой
которое носит название линейного уравнения регрессии. Однако с помощью теоретического анализа не всегда удается установить форму связи. В таких случаях приходится только предполагать о наличии определённой формы связи. Проверить эти предположения можно при помощи графического анализа, который используется для выбора формы связи между явлениями, хотя графический метод изучения связи применяется и самостоятельно. Если на оси абсцисс откладывать значения факторного признака X, на оси ординат — значения результативного признака у, а на график нанести точки, соответствующие значениям х и у, то получим корреляционное поле. На практике изучение взаимосвязи между признаками часто базируется на значительном числе наблюдений, материалы которых группируются по двум взаимосвязанным признакам (х и у). По характеру расположения точек на поле можно сделать вывод о направлении и силе связи. Чем теснее точки группируются вокруг линии характеризующей форму связи, тем сильнее связь между факторным и результативным признаками. Если же точки расположены беспорядочно на графике, то связь между признаками отсутствует, как это показано на рис. 2.
Рис.2. Распределение корреляционного поля при различных видах связи: а - прямая связь; б - обратная
Корреляционный анализ применяется для определения тесноты корреляционной связи между переменными х и у. Теснота корреляционной связи может быть измерена эмпирическим корреляционным отношением Говоря о корреляционном отношении как о показатели измерения тесноты зависимости, следует отличать от эмпирического корреляционного отношения - теоретическое. Теоретическое корреляционное отношение
где
тогда Изменение значения В основе расчета корреляционного отношения лежит правило сложения дисперсий, т.е.
Тогда формула теоретического корреляционного отношения примет вид
или Подкоренное выражение корреляционного отношения представляет собой коэффициент детерминации (меры определенности, причинности). Коэффициент детерминации показывает долю вариации результативного признака под влиянием вариации признака-фактора [10]
|