Матрица парных коэффициентов корреляции
Далее я исследовал
корреляцию между переменными.
Рис. 13 – матрица парных коэффициентов корреляции
Как видно, все независимые переменные коррелируют с зависимой в достаточно высокой степени (не менее 50%). Корреляция же между независимыми переменными редко опускается 70%, а порой достигает даже 98%. Это довольно удивительный факт, если учесть, что переменные отражают показатели из различных сфер (экономика, система образования, заболеваемость различными болезнями и правоохранительная система). Всё это говорит о специфичном характере данных по ЮАР. Поскольку речь идёт не о корреляции между одной двумя парами переменных, а о системном явлении, можно утверждать, что в случае с ЮАР даже столь разные показатели оказываются тесно связанными.
Наибольшая положительная корреляция в данной модели – между уровнем заболеваемости СПИД и туберкулёзом (0,94). Это представляется неудивительным, поскольку оба этих заболевания широко распространены в ЮАР, а количество больных ими неуклонно увеличивалось на протяжении всего исследуемого периода.
Наибольшая отрицательная корреляция (-0,98) наблюдается между уровнем убийств и заболеваемостью туберкулёзом. Трудно сказать, могут ли быть какие-то общие причины у снижения уровня убийств и увеличения заболеваемости туберкулёзом. В принципе, оба явления связаны с социальным неблагополучием, поэтому логично было бы ожидать положительную корреляцию между ними. Единственное сколько-нибудь логичное объяснение заключается в том, что заболеваемость туберкулёзом тесно связана с долгой работой на угольных шахтах, а значит, с наличием постоянной работы, что вряд ли способствует преступной активности.
Наименьшая положительная корреляция (0,29) – между безработицей и охватом среднего образования. С одной стороны, получение образования должно способствовать трудоустройству. С другой, при низком спросе на труд оно его вовсе не гарантирует. При этом корреляция всё же невысока, что говорит об отсутствии действительно устойчивой связи между двумя этими показателями.
Наименьшая отрицательная корреляция (-0,04) – между существованием коммандо и безработицей. Это логично, поскольку, с одной стороны, система коммандо была добровольческой и подразумевала патрулирование местности силами самих жителей, а с другой, у коммандо существовал и постоянный штат, отвечавший за тренировки и подготовку членов организации. Таким образом, роспуск коммандо незначительно увеличил количество безработных, оставив без работы профессиональных служащих коммандо.
Если рассмотреть корреляцию независимых переменных с зависимой, то мы увидим следующее. Уровень убийств отрицательно коррелирует с процентом больных СПИД, что представляется труднообъяснимым, поскольку оба этих явления в ЮАР связаны с социальным неблагополучием и потому, по идее, должны были бы коррелировать положительно. Есть положительная корреляция с существованием коммандос, которую тоже трудно объяснить: роспуск правоохранительного подразделения, тем более практически единственного в сельских районах, должен был бы привести к росту количества убийств. Возможно, это можно объяснить тем, что в целом более высокий уровень убийств наблюдается в городах ЮАР и их окрестностях, а не в глубоко сельской местности6, и потому роспуск коммандос не отразился на динамике уровня убийств. Сильная положительная корреляция наблюдается и с процентной ставкой по кредитам, но это уже вполне логично: более доступные кредиты увеличивают возможность честным путём улучшить свою жизнь, не прибегая к преступным методам, с которыми часто связаны и убийства. Сильная отрицательная корреляция – с уровнем национального дохода на душу населения. Естественно ожидать, что при увеличении этого показателя уровень преступности (а значит, и убийств) уменьшится. Аналогично объясняется и высокая отрицательная корреляция уровня убийств и охвата среднего образования. Об огромной корреляции с заболеваемостью туберкулёзом я уже упоминал выше. Необъяснимой остаётся 50%-ая отрицательная корреляция между уровнем убийств и безработицей, ведь регулярная занятость должна способствовать увеличению доходов населения и снижению уровня преступности.