Метод корреляции Пирсона (методика расчета, использование в практической деятельности врача).
Ответ:
Корреляционный анализ – анализ связей.
Цель – установление наличия или отсутствия этой взаимосвязи.
Используя методы корреляции, важно помнить о возможности измерять связь между различными признаками только лишь в качественно однородной совокупности. Нельзя, например, сопоставлять рост и массу тела людей, состоящих из лиц разного пола и возраста.
Параллельное изменение признаков двух явлений само по себе еще не говорит (хотя и наводит на мысль) о наличии связи между ними, так как может быть обусловлено случайным совпадением многих обстоятельств, не связанных друг с другом.
Измерение связи методами статистики целесообразно только тогда, когда наличие и материальная природа связи хотя бы предположительно установлена специальными методами данной науки.
При наличии действительной связи, установленной на основе конкретного анализа материальной природы изучаемых явлений, статистика дает возможность измерить размер (тесноту, силу) этой связи и установить степень зависимости между изучаемыми явлениями.
Под теснотой связи понимается степень сопряженности связанных признаков, широта варьирования каждого из них при изменении средней величины другого.
Помимо тесноты связи, статистические методы позволяют вскрыть форму этой связи.
Прямая связь – это такая связь, когда изменение одного признака влечет за собой изменение другого в том же направлении. Обратная связь – один признак увеличивается, другой уменьшается.
Важно отметить, что близкое к плюс единице или к минус единице значение коэффициента корреляции говорит о силе взаимосвязи переменных прямой или обратной, но ничего не говорит о причинно-следственных отношениях между ними.
По форме (или направленности) корреляционные связи подразделяются на прямолинейные, когда наблюдается пропорциональное изменение одного признака в зависимости от изменения другого, и криволинейные, когда одна величина признака изменяется непропорционально изменению другой.
В случае, когда имеются две переменных, значения которых измерены в шкале отношений, используется коэффициент линейной корреляции Пирсона r, который принимает значения от -1 до +1.
Характеристика:
- наличие прямолинейной связи между признаками,
- число наблюдений не более 30,
- параметрический метод оценки (нужны вычисления средней величины, отклонения),
- можно использовать только для количественных значений,
- числовые значения невелики,
- более чувствительный.
Метод корреляции Спирмена (методика расчета, использование в практической деятельности врача).
Ответ:
Для данных, измеренных в порядковой шкале, следует использовать коэффициент ранговой корреляции Спирмена, так как он является непараметрическим и улавливает тенденцию – изменения переменных в одном направлении, который обозначается Rs и определяется сравнением рангов – номеров значений сравниваемых переменных в их упорядочении.
Характеристика:
- наличие криволинейной связи между признаками,
- небольшое число наблюдений,
- сопоставляемые данные носят приближенный характер,
- непараметрический метод (не зависит от формы распределения признаков в совокупности),
- можно использовать как для количественных, так и для качественных показателей,
- числовые значения могут быть очень большими,
- менее трудоемкий,
- менее чувствительный.
Признак |
Метод линейной корреляции Пирсона |
Метод ранговой корреляции Спирмена |
Шкала |
Отношения |
Порядковая |
Связь |
Прямолинейная |
Криволинейная |
Число наблюдений |
Большое, но сравнивать не более 30 |
Небольшое |
Характер сопоставляемых данных |
|
Приближенный |
Зависимость от формы распределения признаков |
Да – параметрический |
Нет – непараметрический |
Значения чисел |
Невелики, только количественные значения |
Любые, количественные и качественные значения |
|
|
|
Сложность |
Сложнее |
Легче |
Точность |
Более точный |
Менее точный |
