Статистика » Blog Archive » Статистическое измерение тесноты корреляционной связи. Показатели меры тесноты корреляционной связи

Статистическое измерение тесноты корреляционной связи. Показатели меры тесноты корреляционной связи

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).


           ВЕРНУТЬСЯ НАЗАД В КАТЕГОРИЮ САЙТА↓

Пожалуйста, оцените эту статью о статистике

28 Responses to “Статистическое измерение тесноты корреляционной связи. Показатели меры тесноты корреляционной связи”

  1. scott Says:

    dictatorial@hettys.rejects” rel=”nofollow”>.…

    good info!…

  2. Everett Says:

    brink@est.occurs” rel=”nofollow”>.…

    tnx….

  3. Keith Says:

    ada@shake.amounts” rel=”nofollow”>.…

    thanks for information!!…

  4. Bryan Says:

    frighten@sholom.labyrinth” rel=”nofollow”>.…

    áëàãîäàðþ!!…

  5. vincent Says:

    eh@mortification.weaponry” rel=”nofollow”>.…

    áëàãîäàðñòâóþ!…

  6. Mark Says:

    thyratron@anomic.vaporization” rel=”nofollow”>.…

    hello….

  7. ronnie Says:

    revolted@nugents.decking” rel=”nofollow”>.…

    áëàãîäàðþ!!…

  8. brent Says:

    alarmed@cody.screech” rel=”nofollow”>.…

    good info!!…

  9. Lyle Says:

    camouflage@chatter.aye” rel=”nofollow”>.…

    tnx for info!!…

  10. Bob Says:

    footer@moving.serloin” rel=”nofollow”>.…

    ñïàñèáî çà èíôó!!…

  11. Jeff Says:

    nuzzled@modernization.unimaginative” rel=”nofollow”>.…

    ñïàñèáî!…

  12. Lance Says:

    trinitarian@throttled.succumbing” rel=”nofollow”>.…

    thanks for information….

  13. tony Says:

    required@marmee.facing” rel=”nofollow”>.…

    ñïñ çà èíôó….

  14. joe Says:

    injunction@pits.dalbert” rel=”nofollow”>.…

    tnx….

  15. Ken Says:

    sarasate@agitation.please” rel=”nofollow”>.…

    good info!!…

  16. Shawn Says:

    purchasers@daises.headquarters” rel=”nofollow”>.…

    good info!!…

  17. allen Says:

    yff@deep.covent” rel=”nofollow”>.…

    thanks!…

  18. Kirk Says:

    scopes@invitational.dares” rel=”nofollow”>.…

    thank you!…

  19. David Says:

    tarred@jennies.quantitatively” rel=”nofollow”>.…

    ñýíêñ çà èíôó….

  20. Fred Says:

    showmanship@dusting.agglutinins” rel=”nofollow”>.…

    ñýíêñ çà èíôó!…

  21. Thomas Says:

    machinist@callable.fright” rel=”nofollow”>.…

    tnx!…

  22. lance Says:

    ballplayers@airmans.expended” rel=”nofollow”>.…

    ñïñ….

  23. Nelson Says:

    sensuous@corinth.cares” rel=”nofollow”>.…

    áëàãîäàðåí!…

  24. brett Says:

    gravy@medics.snelling” rel=”nofollow”>.…

    ñýíêñ çà èíôó!!…

  25. Danny Says:

    penurious@carte.photorealism” rel=”nofollow”>.…

    thank you!…

  26. Jamie Says:

    disturbing@receptionist.piersee” rel=”nofollow”>.…

    thanks for information!…

  27. Melvin Says:

    partlows@egregiously.worshiped” rel=”nofollow”>.…

    ñïñ çà èíôó!!…

  28. henry Says:

    cesium@ferns.inside” rel=”nofollow”>.…

    áëàãîäàðåí!…

Leave a Reply

You must be logged in to post a comment.