Показатели тесноты связи

Метод аналитических группировок.

Методы выявления корреляционной связи.

Задачи исследования связей между явлениями.

При исследовании взаимосвязей социально-экономических явлений последовательно решают следующие основные задачи:

1. Предварительный теоретический анализ свойств сопоставляемых явлений.

2. Установление факта наличия связи, определение ее направления и формы.

3. Измерение степени тесноты связи между признаками.

4. Определение аналитического выражения связи, т. е. построение регрессионной модели – уравнения регрессии, описывающего зависимость результативного признака от одного или нескольких факторных признаков.

5. Оценка адекватности полученной модели, ее экономическая интерпретация и практическое использование.

Таким образом, при статистическом изучении связей между социально-экономическими явлениями последовательно используют методы корреляционного анализа (задачи 1, 2, 3) и регрессионного анализа (задачи 4, 5).

Далее более подробно будут рассмотрены методы корреляционного анализа.

В качестве примера рассмотрим однофакторную прямолинейную корреляционную связь.

Для выявления наличия или отсутствия корреляционной связи между признаками x и y используют различные статистические методы:

1. Графический метод, заключающийся в построении поля корреляции – поля точек, на котором каждая точка соответствует единице совокупности; ее координаты определяются значениями признаков x и y.

2. Сопоставление параллельных рядов значений факторного и результативного признаков.

4. Построение корреляционной таблицы.

Тесноту связи между признаками x и y оценивают посредством таких показателей: коэффициент Фехнера; коэффициент корреляции рангов Спирмена; линейный коэффициент корреляции и др.

1. Коэффициент Фехнера:

где – число совпадений знаков отклонений индивидуальных значений факторного признака х и результативного признака у от соответствующих средних величин и ;

– число несовпадений знаков отклонений индивидуальных значений факторного признака х и результативного признака у от соответствующих средних величин и .

2. Коэффициент корреляции рангов Спирмена:

где – разность между рангами факторного и результативного признаков ();

– число единиц изучаемого ряда.

3. Линейный коэффициент корреляции:

Представленные выше коэффициенты могут принимать значения от –1 до +1. Отрицательные значения коэффициентов указывают на обратную корреляционную связь, положительные – на прямую. Чем ближе коэффициенты по абсолютной величине к 1, тем теснее связь между признаками, и наоборот, чем ближе коэффициенты к 0, тем слабее связь.

Дата добавления: 2015-04-24