Методы изучения статистической связи

Наиболее простой способ иллюстрации зависимости между двумя величинами ¾ построение таблиц, показывающих, как при изменении одной величины меняется другая.

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 11.2.1.

Из таблицы видна лишь согласованность в изменении двух величин, наличие связи, но не теснота и не форма этой связи.

Для того чтобы ответить на эти вопросы, необходимо использовать специальные статистические методы. Среди них есть очень простые и менее точные, а также более сложные и более точные. Но все они имеют один и тот же смысл.

Один из простых показателей тесноты корреляционной зависимости ¾ показатель корреляции рангов. Разберем порядок вычисления этого показателя на примере.

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 11.2.2.

Показатель корреляции рангов используется для измерения взаимосвязей количественных и качественных признаков и рассчитывается по формуле:

Проанализируем показатель корреляции рангов.

1. Связь полная и прямая:

2. Связь полная и обратная:

3. Все остальные значения лежат между -1 и +1.

Построим показатель корреляции рангов для примера 2:

Полученный показатель свидетельствует о достаточно тесной связи между товарооборотом и издержками.

Для определения тесноты корреляционной связи применяется коэффициент корреляции.

Коэффициент корреляции изменяется от -1 до +1 и показывает тесноту и направление корреляционной связи.

Если отклонения по x и по y от среднего совпадают и по знаку, и по величине, то это полная прямая связь и r = +1.

Если связь полная обратная, то r = -1.

Если связь отсутствует, то r = 0.

Наиболее удобна следующая формула расчета коэффициента корреляции:

Коэффициент корреляции можно рассчитать и по другой формуле:

где

В ряде случаев возникает необходимость установления статистической связи между признаками, не имеющими количественного выражения.

Рекомендация:

Обратитесь к примерам по указанным ссылкам: пример 11.2.3.