Магазин | Число работников, тыс. чел. | Товарооборот, усл. ден. ед. | Отклонение от средних величин и | Сравнение знаков и | ||
к | совпадение | несовпадение | ||||
0,2 | 3,1 | +0,0 | -0,9 | |||
0,1 | 3,1 | -0,1 | -0,9 | |||
0,4 | 5,0 | +0,2 | +1,0 | |||
0,2 | 4,4 | +0,0 | +0,4 | |||
0,1 | 4,4 | -0,1 | +0,4 | |||
Итого | 1,0 | 20,0 | - | - |
По (1) имеем
.
Направление взаимосвязи в вариациях численности работников и объема товарооборота - положительное (прямолинейное): знаки в отклонениях и в своем большинстве (в 3 случаях из 5) совпадают между собой. Теснота взаимосвязи переменных по шкале Чеддока - слабая.
Коэффициенты парной, чистой (частной) и множественной (совокупной) линейной корреляции Пирсона, в отличие от коэффициента Фехнера, учитывают не только знаки, но и величины отклонений переменных. Для их расчета используют разные методы. Так, согласно методу прямого счета по несгруппированным данным, коэффициент парной корреляции Пирсона имеет вид
. (2)
Этот коэффициент также изменяется от -1 до +1.
При наличии нескольких переменных рассчитывается коэффициент множественной (совокупной) линейной корреляции Пирсона. Для трех переменных х, у, z он имеет вид
. (3)
Этот коэффициент изменяется от 0 до 1.
Если элиминировать (совсем исключить или зафиксировать на постоянном уровне) влияние z на x и у, то их "общая" связь превратится в "чистую", образуя чистый (частный) коэффициент линейной корреляции Пирсона
. (4)
Этот коэффициент изменяется от -1 до +1. Квадраты коэффициентов корреляции (2) - {4) называются коэффициентами (индексами) детерминации, соответственно, парной, чистой (частной), множественной (совокупной):
;
; (5)
.
Каждый из коэффициентов детерминации изменяется от 0 до 1. Он оценивает степень вариационной определенности в линейной взаимосвязи переменных, показывая долю вариации одной переменной у, обусловленную вариацией другой (других) – х и y. Многомерный случай наличия более трех переменных здесь не рассматривается.
Согласно работам английского статистика Р. Э. Фишера (1890 - 1962), статистическая значимость парного и чистого (частного) коэффициентов корреляции Пирсона проверяется в случае нормальности их распределения, на основании t-распределения английского статистика В. С. Госсета (псевдоним "Стьюдент"; 1876 - 1937) с заданным уровнем вероятностной значимости и имеющимися степенями свободы , где m - число связей (факторных переменных). Для парного коэффициента имеем его среднеквадратическую ошибку и фактическое значение t-критерия Стьюдента
; . (6)
Для чистого коэффициента корреляции при расчете его , вместо надо брать , так как в этом случае т = 2 (две факторные переменные х и z). При большом числе , вместо или в (6) можно брать п, пренебрегая точностью расчета.
Если , то коэффициент парной корреляции - общий или чистый является статистически значимым, а при - статистически незначимым.
Значимость коэффициента множественной корреляции R проверяется по F-критерию Фишера путем расчета его фактического значения
. (7)
При коэффициент R считается статистически значимым с заданным уровнем значимости и имеющимися степенями свободы и , а при - статистически незначимым.
В совокупностях большого объема для оценки значимости всех коэффициентов Пирсона вмести критериев t и F применяется непосредственно нормальный закон распределения (табулированная функция Лапласа-Шеппарда).
Наконец, если коэффициенты Пирсона не подчиняются нормальному закону, то в качестве критерия их значимости используется Z-критерий Фишера, который здесь не рассматривается.
Условный пример расчета (2) - (7) дан в табл. 12.2, где взяты исходные данные табл. 12.1 с добавлением к ним третьей переменной z - размера общей площади магазина (в 100 кв. м).