
- •Тема 11. Статистическое изучение взаимосвязей социально-экономических явлений
- •11.1. Виды и формы взаимосвязей между явлениями
- •По аналитическому выражению:
- •Критерии оценки тесноты связи
- •11.2. Статистические методы выявления корреляционной связи
- •11.3. Уравнение парной регрессии
- •11.4. Уравнение множественной регрессии
- •11.5. Показатели тесноты связи между количественными признаками
- •Оценка линейного коэффициента корреляции
- •Оценка тесноты линейной связи
- •Расчетная таблица для определения линейного коэффициента корреляции
- •Оценка тесноты линейной и нелинейной связи
Оценка тесноты линейной и нелинейной связи
Величина корреляционного отношения |
|
|
|
|
|
|
Теснота связи |
отсутствует |
слабая |
средняя |
выше средней |
сильная |
полная |
Таким образом, в аналитических группировках для характеристики тесноты связи между признаками сопоставляют межгрупповую дисперсию с общей дисперсией. Такое сопоставление называется корреляционным. Корреляционное отношение характеризует долю вариации результативного признака, вызванную действием факторного признака, положенного в основание группировки.
Для измерения тесноты связи трех и более признаков одновременно, вычисляется множественный коэффициент корреляции. Он применяется при наличии линейной связи между результативным и несколькими факторными признаками, а также между каждой парой факторных признаков.
Множественный коэффициент корреляции вычисляется по формуле:
,
где
- дисперсия теоретических значений
результативного признака, определенная
по уравнению множественной регрессии;
- общая дисперсия
результативного признака;
- остаточная
дисперсия.
Если необходимо
оценить тесноту связи между результативным
и двумя факторными признаками
,
то применяется формула:
,
где
-
парные коэффициенты корреляции между
признаками.
Множественный
коэффициент корреляции положителен,
изменяется в пределах от 0 до 1. Приближение
значения
к единице свидетельствует о сильной
зависимости между признаками.
Частные коэффициенты корреляции позволяют определить степень тесноты связи между результативным признаком и каждым из факторных признаков при исключении влияния других факторных признаков.
Расчеты ведутся по формулам:
;
,
где - парные коэффициенты корреляции между указанными в индексе переменными.
При этом в первом
случае исключено влияние факторного
признака
,
а во втором -
.
Величина частных коэффициентов находится
в пределах от 0 до 1.
При небольшом количестве данных может применяться простейший показатель тесноты связи - коэффициент Фехнера (коэффициент корреляции знаков):
=
,
где
-
соответственно количество совпадений
и несовпадений отклонений величин
факторного
и результативного
признаков от их средних значений.
Таким образом,
коэффициент Фехнера предполагает
подсчет совпадений и несовпадений
знаков
отклонений
индивидуальных значений каждого признака
от своей средней величины, т.е.
.
Тогда получают отношение разности числа
пар совпадений и несовпадений знаков
к их сумме, т.е. к общему числу наблюдаемых
единиц.
Если знаки всех
отклонений по каждому признаку совпадут,
то
.
В этом случае
=1
(наличие прямой связи). Если же знаки не
совпадут, то
.
Тогда
=
- 1 (обратная связь). Если
,
то
=
0.
Коэффициент Фехнера показывает наличие и направление связи. Он может принимать значения от -1 до +1. Чем ближе значение коэффициента к единице, тем сильнее связь между признаками.
Наличие корреляционной связи с помощью специальных коэффициентов можно определить и для качественных признаков.