Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Собственно – корреляционные параметрические методы изучения связи
Измерение тесноты и управления связи является важной задачей изучения и количественного измерения взаимосвязи социально-экономических явлений. Оценка тесноты связи между признаками предполагает определённые меры соответствия вариации результативного признака от одного (при изучении парных зависимостей) или нескольких (множественных) факторных. 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 расчёта данного коэффициента: . Производя расчёт по итоговым значениям исходных переменных, линейный коэффициент корреляции можно вычислить по формуле: . Между линейным коэффициентом корреляции и коэффициентом регрессии существует определённая зависимость, выражаемая формулой: , где а i – коэффициент регрессии в уравнении связи; s х i – среднеквадратическое отклонение соответствующего, статистически существенного, факторного признака. Линейный коэффициент корреляции изменяется в пределах от –1 до 1: -1 £ r £ 1. Знаки коэффициентов регрессии и корреляции совпадают. При этом интерпретацию выходных значений коэффициента корреляции можно представить в таблице. Оценка линейного коэффициента корреляции
Если результат по всем формулам одинаков, то это свидетельствует о сильной обратной зависимости между изучаемыми признаками. 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 d 2 характеризует отклонения групповых средних результативного показателя от общей средней:
, где h - корреляционное отношение; s 2 – общая дисперсия; – средняя из частных (групповых) дисперсий; d 2 – межгрупповая дисперсия (дисперсия групповых средних). Все эти дисперсии есть дисперсии результативного признака. Теоретическое корреляционное отношение определяется по формуле: , где d 2 – дисперсия выравненных значений результативного признака, то есть рассчитанных по уравнению регрессии; s 2 – дисперсия эмпирических (фактических) значений результативного признака. Корреляционное отношение изменяется в пределах от 0 до 1 (0 £ h £ 1) и анализ степени тесноты связи полностью соответствует линейному коэффициенту корреляции. Для измерения тесноты связи при множественной корреляционной зависимости, то есть при исследовании трёх и более признаков одновременно, вычисляется множественный и частные коэффициенты корреляции. 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 r ух - парные коэффициенты корреляции между признаками. Множественный коэффициент корреляции изменяется в пределах от 0 до 1 и по определению положителен: 0 £ R £ 1. Приближение R к единице свидетельствует о сильной зависимости между признаками. Частные коэффициенты корреляции характеризуют степень тесноты связи между двумя признаками х1 и х2 при фиксированном значении других (k - 2) факторных признаков, то есть когда влияние х3 исключается, то есть оценивается связь между х1 и х2 в «чистом виде». В случае зависимости у от двух факторных признаков х1 и х2 коэффициенты частной корреляции имеют вид:
,
где r – парные коэффициенты корреляции между указанными в индексе переменными.
,
В первом случае исключено влияние факторного признака х2, во втором – х1.
|
||||||||||||||||||||
Последнее изменение этой страницы: 2021-01-14; просмотров: 86; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 18.226.82.78 (0.009 с.) |