КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Ранговый метод
Метод квадратов Методика и порядок вычисления коэффициента корреляции Методические требования к использованию коэффициента корреляции Методы определения коэффициента корреляции и формулы Сила корреляционной связи Направление корреляционной связи o прямая o oбратная o сильная: ±0,7 до ±1 o средняя: ±0,3 до ±0,699 o слабая: 0 до ±0,299 o метод квадратов (метод Пирсона) o ранговый метод (метод Спирмена) o измерение связи возможно только в качественно однородных совокупностях (например, измерение связи между ростом и весом в совокупностях, однородных по полу и возрасту) o расчет может производиться с использованием абсолютных или производных величин o для вычисления коэффициента корреляции используются не группированные вариационные ряды (это требование применяется только при вычислении коэффициента корреляции по методу квадратов) o число наблюдений менее 30 8. Рекомендации по применению метода ранговой корреляции (метод Спирмена) o когда нет необходимости в точном установлении силы связи, а достаточно ориентировочных данных o когда признаки представлены не только количественными, но и атрибутивными значениями o когда ряды распределения признаков имеют открытые варианты (например, стаж работы до 1 года и др.) 9. Рекомендации к применению метода квадратов (метод Пирсона) o когда требуется точное установление силы связи между признаками o когда признаки имеют только количественное выражение o построить вариационные ряды для каждого из сопоставляемых признаков, обозначив первый и второй ряд чисел соответственно х и у; o определить для каждого вариационного ряда средние значения (М1 и М2);
o найти отклонения (dх и dy) каждого числового значения от среднего значения своего вариационного ряда; o полученные отклонения перемножить (dx X dy) o каждое отклонение возвести в квадрат и суммировать по каждому ряду (Σ dx2 и dy2) o подставить полученные значения в формулу расчета коэффициента корреляции:
o составить два ряда из парных сопоставляемых признаков, обозначив первый и второй ряд соответственно х и у. При этом представить первый ряд признака в убывающем или возрастающем порядке, а числовые значения второго ряда расположить напротив тех значений первого ряда, которым они соответствуют o величину признака в каждом из сравниваемых рядов заменить порядковым номером (рангом). Рангами, или номерами, обозначают места показателей (значения) первого и второго рядов. При этом числовым значениям второго признака ранги должны присваиваться в том же порядке, какой был принят при раздаче их величинам первого признака. При одинаковых величинах признака в ряду ранги следует определять как среднее число из суммы порядковых номеров этих величин o определить разность рангов между х и у (d): d = х — у o возвести полученную разность рангов в квадрат (d2) o получить сумму квадратов разности (Σ d2) и подставить полученные значения в формулу:
Дата добавления: 2014-01-20; Просмотров: 972; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |