•стремлением учесть человеческий фактор (в бизнесе, потреблении), выявить ориентации и предпочтения людей;

•сбором информации в форме нечисловых данных с тем, чтобы не затронуть количественные показатели, составляющие коммерческую тайну;

•использованием рейтингов (банков, предприятий, учебных заведений, политических деятелей и т.д.).

Измерение связи между неколичественными переменными основано на таблице сопряженности — двухили трехмерном распределении единиц совокупности. Если переменные дихотомические, то данные представляются в таблице 2x2 и вычисляются специальные меры связи: коэффициенты ассоциации, коэффициенты контингенции.

По таблицам сопряженности т х р вычисляются коэффициенты взаимной сопряженности, основанные на тестовой статистике хи-квадрата.

В случае, если нельзя выполнить условия применения статистики хи-квадрат, рекомендуется пользоваться теоретикоинформационными мерами связей, основанными на измерении энтропии распределений и количества информации. В качестве мер связей между номинальными переменными используются меры связи: Х-Гутмана, т-Гудмена и Краскала и др. Корреляция между порядковыми переменными измеряется коэффициентом ранговой корреляции. Широко распространены коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и Кендэла. Меры связей между неколичественными переменными применяются при обработке данных экспертных опросов. Если экспертам нужно оценить объект не по одному, а по нескольким свойствам, то используется коэффициент конкордации.

РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА

1.Антон Г. Анализ таблиц сопряженности: Пер. с англ. — М.: Финансы и статистика, 1982.

2.Елисеева И. И., Рукавишников В. О. Логика прикладного статистического анализа. — М.: Финансы и статистика, 1982.

3.Информатика в статистике: Словарь-справочник. — М.: Финансы и статистика, 1994.

4.Ниворожкина Л. И., Морозова 3. А. Сборник задач по математической статистике с элементами теории вероятностей.

— Ростов-на-Дону: РИНХ, 2002.