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) |
Коэффициент взаимной сопряженности Чупрова и Пирсона
Измерение тесноты связи между атрибутивными признаками В статистической практике приходится сталкиваться с задачами измерения связи между качественными признаками. Для этого статистической наукой разработаны методы, которые называются непараметрическими. Коэффициент взаимной сопряженности Чупрова и Пирсона применяется тогда, когда исследуется теснота связи между варьированием двух атрибутивных признаков, когда это варьирование образует 3 и более группы по каждому признаку. Коэффициенты принимают значения от 0 до 1, и чем ближе к 1, тем теснее связь. Этот метод обычно используется для установления характера связи при относительно небольшом числе наблюдений. С помощью этого приема можно дать самую общую характеристику связи посредством сравнения факторного и результативного признаков. Коэффициент взаимной сопряженности Пирсона вычисляется по формуле: где φ2 – показатель взаимной сопряженности. Коэффициент взаимной сопряженности Чупрова вычисляется по следующей формуле: где φ2 – показатель взаимной сопряженности, m1 – количество групп по первому признаку, m2 – количество групп по второму признаку. Коэффициент Чупрова всегда меньше коэффициента Пирсона. Он дает обычно более осторожную оценку связи. Пример (для нахождения показателя взаимной сопряженности).
Таблица 10.1 – Распределение предприятий по техническому и организационному уровню развития
1 Каждую частоту возведем в квадрат и запишем соответствующий результат в скобках. 2 Делим число, стоящее в скобках, на величину в итоговой строке. 3 Числа, полученные во втором пункте, складываем по строкам и записываем в графу «Итого»: 3,27+3,2+5,6=12,07. 4 В графе «Итого» делим второе число на первое и результат записываем в эту же графу: 12,07/25=0,4898. 5 Результаты, полученные в 4-м пункте, складываем и записываем в правом нижнем углу таблицы. φ2= 1,0958-1=0,0958 – показатель взаимной сопряженности. . Связь незначительная.
Дата добавления: 2015-04-24; Просмотров: 5346; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |