Студопедия

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)

Материалы лекции




Методические рекомендации к изучению темы

Тема 11. Анализ структуры взаимосвязей

Корреляционные матрицы. Графический метод анализа корреляционной матрицы. Метод корреляционных плеяд. Понятие графов. Ориентированный граф. Мощность плеяды. Крепость плеяды. Типы структур: цепь, кольцо, звезда, решетка.

Максимальный корреляционный путь как аналог однофакторного решения Спирмена (центроидный метод). Анализ корреляционной матрицы методом построения максимального корреляционного пути. Алгоритм построения максимального корреляционного пути.

При изучении темы таблицу 1 необходимо выучить наизусть, это поможет в дальнейшем выбирать меры оценки взаимосвязей, адекватные данному конкретному случаю. Обратите внимание на то, что пользование данной таблицей предполагает ответ на вопрос — по каким шкалам измерены признаки, между которыми оценивается взаимосвязь.

При работе с алгоритмами мер связи внимательно изучите возможные ограничения в применении и все шаги алгоритма.

После изучения материала лекции ответьте на контрольные вопросы, решите примеры, ответы занесите в конспект.

 

 

В реальном исследовании мы, как правило, имеем дело не с двумя признаками, а с множеством их. Результатом корреляционного анализа является матрица, в которой записаны коэффициенты корреляции, характеризующие взаимосвязи каждого признака с каждым. Удобнее такую матрицу представить в виде квадратной таблицы (таблица 35), в которой число строк и столбцов одинаково и равно числу переменных (признаков) m+1. Например, пусть m=10.

Таблица 35

Признаки                    
  r11 r12 r13 r14 r15 r16 r17 r18 r19 r1 10
  r21 r22 r23 r24 r25 r26 r27 r28 r29 r2 10
  r31 r32 r33 r34 r35 r36 r37 r38 r39 r3 10
  r41 r42 r34 r44 r45 r46 r47 r48 r49 r4 10
  r51 r52 r35 r54 r55 r56 r57 r58 r59 r5 10
  r61 r62 r36 r64 r65 r66 r67 r68 r69 r6 10
  r71 r72 r37 r74 r75 r76 r77 r78 r79 r7 10
  r81 r82 r38 r84 r85 r86 r87 r88 r89 r8 10
  r91 r92 r93 r94 r95 r96 r97 r98 r99 r9 10
  r10 1 r10 2 r10 3 r10 4 r10 5 r10 6 r10 7 r10 8 r10 9 r10 10

 

Поскольку эта матрица является симметричной относительно диагонали, выделенной жирным шрифтом, то обычно анализируется половина такой матрицы, расположенная ниже или выше выделенной диагонали (по этой диагонали находятся коэффициенты корреляции признака с самим собой: они равны 1,00) — табл. 36.

Таблица 36

Признаки                    
  1,00                  
  r21 1,00                
  r31 r32 1,00              
  r41 r42 r43 1,00            
  r51 r52 r53 r54 1,00          
  r61 r62 r 63 r64 r65 1,00        
  r71 r72 r37 r74 r75 r76 1,00      
  r81 r82 r38 r84 r85 r86 r87 1,00    
  r91 r92 r93 r94 r95 r96 r97 r98 1,00  
  r10 1 r10 2 r10 3 r10 4 r10 5 r10 6 r10 7 r10 8 r10 9 1,00

 

Далее в подобной матрице необходимо выделить те коэффициенты корреляции, которые по абсолютному значению равны или больше критического значения (табличного). И только эти коэффициенты подлежат содержательному анализу.

 

Для удобства такого анализа могут быть построены корреляционные плеяды.

 

Корреляционная плеяда представляет собой граф, являющийся одной из простейших математических моделей взаимодействующих систем, представляющий собой систему точек (вершин), некоторые из которых соединены отрезками (рёбрами). В данном случае вершинами являются признаки, а ребра отражают взаимосвязи между ними. Например, на рис. 20 изображена корреляционная плеяда, полученная в одном из дипломных исследований.

Рис.20. Корреляционная плеяда взаимосвязей признаков 9а класса

Примечание к рисунку 20: сплошной линией обозначены положительные, пунктирной линией — отрицательные корреляционные зависимости.

Таким образом, корреляционная плеяда [8](ρF-группа[9])— этоориентированный граф, вершинами которого служат психологические переменные, рёбрами – парные корреляции между ними, а ориентация любой пары вершин задаётся знаком, весом и направлением корреляции между ними.

Если корреляционную плеяду построить по методу выделения максимальных взаимосвязей между признаками (методу максимального корреляционного пути), то она является, как это было показано Б. Докторовым[10], графическим аналогом центроидного метода в классическом факторном анализе, основанным на применении теории графов к анализу корреляционной матрицы. Рассмотрим данный алгоритм[11].

 




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-12-26; Просмотров: 753; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.013 сек.