Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
Виды связей между явлениями.
Социально-экономические явления взаимосвязаны и взаимообусловлены, связь между ними носит причинно-следственный характер. При изучении связей между явлениями причины и условия, характеризующие эти связи, объединяют в понятие фактора. Признаки, которые выступают причинами связи, называются факторными (x), а признаки, изменяющиеся под воздействием факторных признаков, – результативными (y). Между признаками x и y существуют разные по природе и характеру виды связи: 1. Функциональная связь – связь, при которой каждому значению факторного признака x соответствует одно или несколько строго определенных значений результативного признака y. Такие связи чаще всего наблюдаются в явлениях, описываемых точными и прикладными науками (математикой, физикой, астрономией и т.п.). 2. Статистическая связь – связь, имеющая вероятностный характер, при которой каждому значению факторного признака x соответствует определенное множество значений результативного признака y. В экономике и социальной сфере чаще имеют место именно статистические связи. Частным случаем статистической связи является корреляционная связь, при которой различным значениям факторного признака x соответствуют различные средние значения результативного признака y. Корреляционная связь проявляется не в каждом отдельном случае, а во всей совокупности в целом в форме тенденции. Виды корреляционной связи: 1. По направлению действия: 1) прямая связь – связь, при которой с увеличением значения факторного признака x увеличивается значение и результативного признака y, и наоборот, с уменьшением значения факторного признака x уменьшается значение и результативного признака y; 2) обратная связь – связь, при которой с увеличением значения факторного признака x уменьшается значение результативного признака y, и наоборот, с уменьшением значения факторного признака x увеличивается значение результативного признака y. 2. По аналитическому выражению: 1) прямолинейная связь – связь, при которой с увеличением значения факторного признака x происходит непрерывное увеличение (или уменьшение) значения результативного признака y; 2) криволинейная связь – связь, при которой с увеличением значения факторного признака x увеличение (или уменьшение) значения результативного признака y происходит неравномерно или направление его изменения меняется на обратное. 3. По количеству факторов, воздействующих на результативный признак: 1) однофакторная связь – связь, при которой один факторный признак влияет на результативный признак; 2) многофакторная связь – связь, при которой два и более факторных признака комплексно воздействуют на результативный признак.
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. Методы выявления корреляционной связи. 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. 3. Метод аналитических группировок. 4. Построение корреляционной таблицы. Показатели тесноты связи. 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. Задачи для практического занятия и самостоятельного решения Задача 1. Имеются следующие данные по 15 банкам страны:
Постройте корреляционную таблицу и установите направление связи между двумя признаками. Сделайте выводы.
Задача 2. По 10 предприятиям имеются данные о среднегодовой стоимости основных производственных фондов (ОПФ) и выпуске продукции:
Измерьте тесноту связи между показателем среднегодовой стоимости ОПФ и выпуском продукции с помощью: 1) коэффициента Фехнера; 2) коэффициента корреляции рангов Спирмена. Сделайте выводы.
Задача 3. Имеются данные о связи между средней взвешенной ценой и объемом продаж облигаций на фондовой бирже 10.03.2007 г.:
Рассчитайте линейный коэффициент корреляции. Сформулируйте выводы.
Популярное:
|
Последнее изменение этой страницы: 2016-08-24; Просмотров: 543; Нарушение авторского права страницы