Шкала Чеддока

Величина показателя тесноты связи по абсолютной величине	0,1 - 0,3	0,3 - 0,5	0,5 - 0,7	0,7 - 0,9	0,9 - 0,99
Характеристика связи	Сла бая	Умерен ная	Замет ная	Высокая (тесная)	Весьма высокая (очень тесная)

Корреляционно-регрессионный анализ. Корреляционной связью между двумя признаками называется такая связь, при которой изменение среднего значения факторного признака вызывает изменение среднего значения результативного.

Конечная цель статистического изучения корреляционной связи состоит в получении статистической модели этой зависимости в форме уравнения регрессии или уравнения связи. Решение этой задачи осуществляется в следующей последовательности.

1.Осуществляется логический анализ сущности изучаемого явления и причинно-следственных связей, т.е. устанавливается результативный признак () и фактор (или факторы) его изменения (х₁,х₂,… ). Связь двух признаков является парной корреляцией, а нескольких - множественной.

2. Проверка требований, предъявляемых к факторным и результативным признакам:

- однородность распределения, т.е. коэффициенты вариации не должны превышать 33 %: V_у ≤ , ≤ ;

- соответствие нормальному закону распределения, - чаще всего используется правило “трех сигм”.

Если и , то с вероятностью 0,997 можно утверждать, что распределение соответствующих признаков (ре-зультативного и факторного) соответствуют нормальному закону распределения.

- независимость по объектам наблюдения. Если рассматривается статическое распределение или ряды распределения, то это требование подтверждается путем логического анализа, т.е. apriori. В то же время при построении регрессионных моделей по рядам динамики дополнительно необходимо проверять гипотезы об отсутствии автокорреляции и тенденции в рядах динами (стр.325-326. данного раздела);

- отсутствие мультиколлинеарности между факторными признаками (при множественной корреляции), т.е. и () не должны быть связаны между собой ни функциональной (мультипликативной или аддитивной), ни тесной корреляционной связью, т.е. или , k є ; или ≤ 0,8.

- все факторные и результативные признаки должны иметь количественное выражение и взаимно соответствовать друг другу в пространстве, т.е. по объектам наблюдения, и по времени.

3. Исключение из массива первичной информации всех резко-выделяющихся (аномальных) единиц признаков-факторов и форми-рование нового массива для последующего анализа.

4. Определение формы и направления связи. В случае парных зависимостей применяются: содержательный анализ, графический метод, метод аналитических группировок и построение корреляцион-ных таблиц.

Дата добавления: 2014-11-25