Непараметрические методы оценки связи
Методы корреляционного и регрессионного анализа не универсальны: их можно применять, если все изучаемые признаки являются количественными. При использовании этих методов нельзя обойтись без вычисления основных параметров распределения (средних величин, дисперсий), поэтому они получили название параметрических методов.
Между тем в статистической практике приходится сталкиваться с задачами измерения связи между качественными признаками, к которым параметрические методы анализа в их обычном виде неприменимы. Статистической наукой разработаны методы, с помощью которых можно измерить связь между явлениями, не используя при этом количественные значения признака, а значит, и параметры распределения. Такие методы получили название непараметрических.
При наличии соотношения между вариацией качественных признаков говорят об их ассоциации, взаимосвязанности. Для оценки связи в этом случае используют ряд показателей.
1) Коэффициент корреляции знаков (коэффициент Фехнера).
Коэффициент основан на сопоставлении знаков отклонений от средней и подсчете числа случаев совпадения и несовпадения знаков. Коэффициент корреляции знаков определяется по формуле
где a – число пар с одинаковыми знаками отклонений х и у от 
и 
b – число пар с разными знаками отклонений х и у от и
Коэффициент корреляции знаков колеблется в пределах от -1 до +1. Чем ближе коэффициент к 1, тем теснее связь. Если a>b, то i>0, так как число согласованных знаков больше, чем несогласованных, связь прямая. При a<b, i<0, потому что число несогласованных знаков больше, чем согласованных, связь обратная. Если a=b, i=0, связи нет.