Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
Показатели тесноты связи между количественными признаками
Статистическое изучение взаимосвязей социально-экономических явлений предполагает измерение тесноты (силы) и направления связи. Нахождение уравнения регрессии сопровождается измерением тесноты связи между признаками. Связь между количественными признаками измеряется через их вариацию. При измерении тесноты корреляционной связи ставится задача – определить, в какой мере вариация результативного признака вызвана вариацией факторного признака. Теснота связи между количественными признаками измеряется с помощью следующих показателей: § линейный коэффициент корреляции ; § эмпирическое и теоретическое корреляционное отношение ; § коэффициент Фехнера ; § ранговые коэффициенты связи Спирмена и Кендалла ; § коэффициент конкордации . Линейный коэффициент корреляции (К. Пирсона) применяется для измерения тесноты парной линейной связи. При расчете коэффициента учитывается величина отклонений признаков от средних значений: . После преобразования данной формулы можно получить следующее выражение для расчета линейного коэффициента корреляции: . В статистике используются различные модификации формулы расчета данного коэффициента: ; , где - коэффициент регрессии в уравнении связи; - среднее квадратическое отклонение соответствующего факторного признака. Знаки коэффициентов регрессии и корреляции совпадают. Линейный коэффициент корреляции может принимать значения от -1 до +1: . Знак «-» означает, что связь обратная, а знак «+» свидетельствует о наличии прямой связи. Интерпретация значений коэффициента корреляции представлена в табл. 10.2. Таблица 10.2 Оценка линейного коэффициента корреляции
Таким образом, линейный коэффициент парной корреляции одновременно характеризует тесноту и направление связи. Коэффициент корреляции является симметричной мерой связи между признаками и , т.е. Рассмотрим порядок проверки коэффициента корреляции на значимость (существенность). Коэффициент корреляции является выборочным показателем, поэтому он может содержать случайную ошибку, и не всегда однозначно отражать реальную связь между изучаемыми показателями. Поэтому, чтобы оценить существенность (значимость) самого коэффициента и реальность измеряемой связи, необходимо рассчитать среднюю квадратическую ошибку коэффициента корреляции . Для оценки существенности (значимости) линейного коэффициента корреляции необходимо сопоставить его со средней квадратической ошибкой: . Если число наблюдений 30, то средняя ошибка линейного коэффициента корреляции определяется по формуле: . Значимость линейного коэффициента корреляции проверяется на основе - критерия Стьюдента: . При этом выдвигается и проверяется нулевая гипотеза : о равенстве коэффициента корреляции нулю (гипотеза об отсутствии связи между х и у в генеральной совокупности) Если нулевая гипотеза верна, т.е. = 0, то распределение - критерия подчиняется закону Стьюдента с заданными параметрами: уровнем значимости (обычно принимается за 0, 05) и числом степеней свободы = п -2.
По таблице распределения Стьюдента (Приложение 5) находится критическое значение tтабл., которое допустимо при справедливости нулевой гипотезы. С этим значением сравнивается фактическое (расчетное) значение tрасч.. При этом, если > , то нулевая гипотеза отвергается, что свидетельствует о значимости линейного коэффициента корреляции. Следовательно, связь между х и у является статистически существенной (реальной). Если < , то нулевая гипотеза не отвергается. Коэффициент корреляции считается незначимым (значение получено случайно), связь между х и у отсутствует. Величина носит название коэффициента детерминации. Он показывает, в какой степени результативный признак зависит от факторного признака. Очевидно, что чем ближе коэффициент к 100 %, тем теснее выявленная зависимость между признаками. С помощью линейного коэффициента связи и коэффициента детерминации можно определить тесноту линейной связи между двумя признаками (табл. 10.3.) Таблица 10.3 Популярное:
|
Последнее изменение этой страницы: 2016-08-24; Просмотров: 686; Нарушение авторского права страницы