Статистические выводы взаимосвязи параметров

Величина связи

׀r׀> 0.95 – между параметрами существует практически линейная зависимость;

0.8< ׀r׀ <0.95 – сильная линейная связь между параметрами;

0,6 < ׀r׀ < 0,8 – наличие линейной связи между параметрами;

׀r׀> 0.4 – линейную взаимосвязь между параметрами выявить не удалось.

Тип связи

r>0 – прямая связь

r<0 – обратная связь

Надежность связи

p<0.05 – коэф-т корреляции принято считать достоверно отличающимся от нуля

p<0.3 - коэф-т корреляции также может быть принят во внимание

p>0.4 - коэф-т корреляции не достоверный

17…Графический анализ данных. Основные виды графиков.

Первая задача, которая обычно возникает при статической обработке данных, заключается в том, чтобы описать свойства изучаемого явления в наиболее компактном и информативном виде.

Графическое представление изучаемой совокупности наблюдений до недавнего времени являлось лишь дополнением к такому обобщенному представлению данных. Графические методы анализа данных могут даже служить достойной заменой описательных статистик, особенно если речь идет о стадии первоначального ознакомления с данными. Отображая данные на графиках, обычно преследуют две цели

1)необходимо выявить общую тенденцию в распределении данных, сгладив второстепенные детали;

2)сконцентрировать внимание на особенностях поведения изучаемой характеристики.

Основные типы графиков

В зависимости от вида маркеров данных, их размещения относительно координатных осей и типа отображаемых данных различают несколько типов графиков. Наиболее часто используемыми графиками являются

- гистограммы частот,

- «ящик с усами»,

- круговые диаграммы,

- диаграммы рассеяния.

Гистограмма явл. Графическим представлением распределения частот выбранных переменной соответствует маркер данных – столбец, высота которого пропорциональна частоте наблюдений, попадающих в этот интервал. Гистограмма частот более эффективна на этапе оценки закона распределения данных – чаще всего используется для проверки соответствия изучаемой выборки данных нормальному закону распределения.

Ящик с усами На диаграмме типа «ящик с усами» вокруг средней точки, отображающей значение некоторой меры центральной тенденции (обычно, среднего или медианы) рисуются две фигуры – прямоугольник («ящик») и пара отрезков с планками на оконцах («усы»). Эти фигуры представляют две меры разброса изучаемой величины, например, стандартной ошибки и стандартному отклонении соответственно.

Основное назначение «ящика» - заострить внимание исследователя на расположение мер центральной тенденции и разброса изучаемой характеристики в разных группах наблюдений для их сравнения.

Круговая диаграмма обычно используется при изучении распределения в выборке качественных показателей. На этих графиках пропорции отдельных значений представлены круговыми секторами. Количество возможных значений изучаемого показателя не должно быть слишком большим, иначе диаграмма будет состоять из множества секторов с малой угловой величиной, которые трудно между собой сравнивать.

 

Диаграммы рассеяния обычно используются для выявления природы взаимосвязи двух переменных, поскольку они представляют гораздо больше информации, чем коэф-т корреляции. Н., неоднородность выборки, по которой рассчитываются корреляция, может привести к искажению значений коэф-та корреляции. Такой график может прояснить структуру взаимосвязей между переменными X и Y внутри подгруппы.