Частные корреляционные матрицы
Для данных из группы с выборкой 1-100.
Рисунок 55 – Частная корреляционная матрица между переменной Возраст и остальными количественными переменными
Используя частный коэффициент корреляции, можно сказать, что Возраст и Средняя стоимость покупок за год имеют слабую отрицательную корреляцию. При полной корреляции связь была положительной.
Рисунок 56 – Частная корреляционная матрица между переменной Количество обращений в службу поддержки за год и остальными количественными переменными
В данной таблице видно, что Средняя стоимость покупок за год и Количество обращений в службу поддержки практически не связаны друг с другом. При полной корреляции был получен такой же результат. Следовательно, переменные не связаны друг с другом.
Рисунок 57 – Частная корреляционная матрица между переменной Степень удовлетворенности услугами и остальными количественными переменными
По полученным данным видно, что Степень удовлетворенности услугами и Среднее число просмотренных страниц очень тесно связаны друг с другом и имеют положительную корреляцию. При полной корреляции был получен такой же результат. Следовательно, переменные имеют сильную значимую связь.
После полученных результатов можно сказать, что применяя частный коэффициент корреляции, можно определить связь между двумя переменными, исключая влияние других переменных. Не всегда переменные, связанные полной корреляцией, имеют такую же связь при частной корреляции. Однако если наличие связь подтверждается, значит, она значима как при влиянии на неё других переменных, так и без их влияния.
Вывод
В ходе данной лабораторной работы были приобретены практические навыки первичного разведочного анализа данных. С помощью графических средств среды Statistica проведен визуальный анализ выборок с выдвижением гипотез о законе распределения выборок и дальнейший статистический анализ, подтверждающий или отвергающий их. Была проанализирована взаимосвязь переменных с помощью использования коэффициентов корреляции Пирсона и рангового коэффициента Спирмена. Также были построены таблицы парных и частотных корреляций,позволяющие определить взаимосвязь между переменными как при влиянии других переменных, так и без.