Показатели тесноты корреляционной связи

Классификация корреляционно-регрессионных связей

1.
По направлению корреляционные связи бывают:

1.
прямыми, когда зависимая переменная растет с увеличением факторного признака,

2.
обратными, при которых рост последнего сопровождается уменьшением функции. Такие связи также можно назвать соответственно положительными и отрицательными.

2.
По числу рассматриваемых факторов;

1.
Парная (однофакторная) корреляционно-регрессионная зависимость – когда одному результурующему признаку соответствует один факторный.

2.
Многофакторная (множественная) – несколько факторных признака объясняют изменения результирующего.

3.
По математической форме записи

При изучении корреляционной связи важным направлением анализа является оценка степени тесноты связи.
Понятие степени тесноты связи между двумя признаками возникает вследствие того, что в реальной действительности на изменение результативного признака влияют несколько факторов. При этом влияние одного из факторов может выражаться более заметно и четко, чем влияние других факторов. С изменением условий в качестве главного, решающего фактора может выступать другой.
При статистическом изучении взаимосвязей, как правило, учитываются только основные факторы. А вопрос необходимо ли вообще изучать более подробно данную связь и практически ее использовать, решается с учетом степени тесноты связи.
Зная количественную оценку тесноты корреляционной связи, таким образом, можно решить следующую группу вопросов:

• 1) необходимо ли глубокое изучение данной связи между признаками и целесообразно ли ее практическое применение;
• 2) сопоставляя оценки тесноты связи для различных условий, можно судить о степени различий в ее проявлении в конкретных условиях;
• 3) последовательное рассмотрение и сравнение признака у с различными факторами (х1, х21, …) позволяет выявить, какие из этих факторов в данных конкретных условиях являются главными, решающими факторами, а какие второстепенными, незначительными факторами;

Показатели тесноты связи должны удовлетворять ряду основных требований:

• 1) величина показателя степени тесноты связи должна быть равна или близка к нулю, если связь между изучаемыми признаками (процессами, явлениями) отсутствует;
• 2) при наличии между изучаемыми признаками (х и у) функциональной связи величина степень тесноты связи равна единице;
• 3) при наличии между признаками (х и у) корреляционной связи показатель тесноты связи выражается правильной дробью, которая по величине тем больше, чем теснее связь между изучаемыми признаками (стремится к единице);

4) при прямолинейной корреляционной связи показатели тесноты связи отражают и направление связи: знак (+) означает наличие прямой (положительной) связи; а знак (-) – обратной (отрицательной).
Для характеристики степени тесноты корреляционной связи могут применяться различные статистические показатели: коэффициент Фехнера (КФ), коэффициент линейной (парной) корреляции (r’), коэффициент детерминации, корреляционное отношение (), индекс корреляции, коэффициент множественной корреляции (R), коэффициент частной корреляции (r’) и др.
В данном вопросе рассмотрим коэффициент линейной корреляции (r) и корреляционное отношение ().
Более совершенным статистических показателем степени тесноты корреляционной связи является линейный коэффициент корреляции (r), предложенный в конце XIX в.
При расчете коэффициента корреляции сопоставляются абсолютные значения отклонений индивидуальных величин факториального признака х и результативного признака у от их средних, т.е. и.
Однако непосредственно сопоставлять между собой эти полученные результаты нельзя, т.к. признаки, как правило, выражены в различных единицах и даже при наличии одинаковых единиц измерения будут иметь различные по величине средние и различные вариации. В этой связи сравнению подлежат отклонения, выраженные в относительных величинах, т.е. в долях среднего квадратического отклонения (их называют нормированными отклонениями).

Дата добавления: 2015-04-24