Корреляционный и регрессионый анализ.
1.Понятие корреляция в 90-х годах XIX века были введены:
Пирсоном
Спирмэном
Шапиро-Уилки
Уилкоксон
Пояснение:
1)английский математик, статистик, биолог и философ; основатель математической статистики, один из основоположников биометрики. Для устранения недостатка ковариации был введён линейный коэффициент корреляции (или коэффициент корреляции Пирсона), который разработали Карл Пирсон.
2) английский психолог, профессор Лондонского и Честерфилдского университетов. Разработчик многочисленных методик математической статистики. Создатель двухфакторной теории интеллекта и техники факторного анализа. Кроме прочего, Спирмен открыл, что результаты даже несравнимых когнитивных тестов отражают единый фактор, который он назвал g-фактором (g factor). Широко известен коэффициент ранговой корреляции Спирмена
3) Критерий Шапиро - Уилки W применяется, если число испытаний меньше 50. И не являеться амилией одного ученного.
4) американский химик и статистик, разработал несколько статистических критериев.
Литература: Спортивная метрология [Текст] : учебное пособие / под ред. В.В. Афанасьева / В.В. Афанасьев, А.В. Муравьёв, И.А. Осетров, П.В. Михайлов.
2. При изучении связи между двумя случайными величинами используется:
корреляционный анализ
первичный статистический анализ
сравнительный анализ
дисперсионный анализ
Пояснение :
1)корреляционный анализ - совокупность основанных на математической теории корреляции методов обнаружения корреляционной зависимости между двумя случайными признаками или факторами.
2) Главная цель первичного статистического анализа – представить количественные данные в систематизированной и сжатой форме с тем, чтобы облегчить их понимание.
3) Сравнительный анализ предусматривает взаимное сопоставление содержания разных (но одинаковых по форме) документов, отображающих аналогичные по своему содержанию операции. Его основу составляет сопоставление сравниваемой хозяйственной операции с аналогичными с целью выявления возможных отклонений, трудно объяснимых обычными причинами.
4) дисперсионный анализ - метод в математической статистике, направленный на поиск зависимостей в экспериментальных данных путём исследования значимости различий в средних значениях
лит-ра:
1. Афанасьев В.В., Муравьёв А.В., Осетров И.А., Михайлов П.В.
А 94 Спортивная метрология [Текст] : учебное пособие / под ред. В.В. Афа-
насьева / В.В. Афанасьев, А.В. Муравьёв, И.А. Осетров, П.В. Михайлов. –
Ярославль : Изд-во ЯГПУ, 2009. – 242 с.
2.http://ru.wikipedia.org/wiki/%C4%E8%F1%EF%E5%F0%F1%E8%EE%ED%ED%FB%E9_%E0%ED%E0%EB%E8%E7
3. http://www.center-yf.ru/data/Marketologu/Metody-analiza.php
3. Соотнесите:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Пояснение:
Коэффициент корреляции может принимать значение от минус единицы до плюс единицы, причем при r = 1 связь прямая, а при r = –1 – обратная. По шкале Чертока принято считать, что если
Для того чтобы при уровне значимости проверить нулевую гипотезу о равенстве нулю коэффициента ранговой корреляции, Спирмена, надо вычислить критическую точку:
, где – находят по таблице критических точек распределения Стьюдента по уровню значимостии числу степеней свободы. Если, то нулевую гипотезу отвергают, и между качественными признаками существует значимая ранговая корреляционная связь.
Лит-ра: Афанасьев В.В., Муравьёв А.В., Осетров И.А., Михайлов П.В.
А 94 Спортивная метрология [Текст] : учебное пособие / под ред. В.В. Афа-
насьева / В.В. Афанасьев, А.В. Муравьёв, И.А. Осетров, П.В. Михайлов. –
Ярославль : Изд-во ЯГПУ, 2009. – 242 с.
4. В данной формуле Смита Б. и Кэндола М.S является:
сумма квадратов отклонений суммы m рангов от их средней величины
число ранжируемых признаков
число одинаковых рангов по каждому признаку
средняя величина суммы рангов.
Пояснение: При числе ранжируемых признаков более двух для тесноты связи можно применить множественный коэффициент ранговой корреляции или, иначе говоря, коэффициент конкордации, предложенный М. Кендэлом и Б. Смитом.
Где m - число ранжируемых признаков,
n - число наблюдений (количество команд).
S - сумма квадратов отклонений суммы m рангов от их средней величины
лит-ра: Афанасьев В.В., Муравьёв А.В., Осетров И.А., Михайлов П.В.
А 94 Спортивная метрология [Текст] : учебное пособие / под ред. В.В. Афа-
насьева / В.В. Афанасьев, А.В. Муравьёв, И.А. Осетров, П.В. Михайлов. –
Ярославль : Изд-во ЯГПУ, 2009. – 242 с.
5. Согласованные изменение двух признаков или большее количество признаков это:
корреляционная связь
корреляционная зависимость
корреляционный анализ
ранговая корреляция
Пояснение:
1) корреляционная связь – согласованные изменение двух признаков или большее количество признаков.
2) корреляционная зависимость — статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин(либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми). При этом изменения значений одной или нескольких из этих величин сопутствуют систематическому изменению значений другой или других величин.
3) корреляционный анализ - совокупность основанных на математической теории корреляции методов обнаружения корреляционной зависимости между двумя случайными признаками или факторами.
4) ранговая корреляция - метод корреляционного анализа, отражающий отношения переменных, упорядоченных по возрастанию их значения.
лит-ра:
Сидоренко Е.В. методы математической обработки в психологии. СПб.:ООО «Речь» 2003. – 350 с., ил.
http://ru.wikipedia.org/wiki/%CA%EE%F0%F0%E5%EB%FF%F6%E8%FF
http://www.telenir.net/psihologija/psihodiagnostika_konspekt_lekcii/p14.php
6. Для подсчета ранговой корреляции необходимо располагать двумя рядами значений, которые могут быть проранжированны. Такими рядами значений могут быть (выберите не правильный ответ):
иррациональные признаки
два признака
две индивидуальные иерархии признаков
индивидуальная и групповая иерархия признаков
Пояснение:
два признака – измеренных в одной и той же группе испытуемых
две индивидуальные иерархии признаков – выявленные у двух испытуемых по одному и тому же набору признаков
две групповые иерархии признаков
индивидуальная и групповая иерархия признаков
Вначале показатели ранжируются отдельно по каждому из признаков. Как правило, меньшему значению признака начисляется меньший ранг.
лит-ра: Сидоренко Е.В. методы математической обработки в психологии. СПб.: ООО «Речь» 2003. – 350 с., ил.
7. Определение взаимосвязи показателей, измеренных в шкале порядка, производят с использованием:
ранговых коэффициентов корреляции
частных коэффициентов корреляции
множественных коэффициентов корреляции
тетрахорическим коэффициентом сопряженности
Пояснение:
1) Определение взаимосвязи показатели, измеренных в шкале порядка, производят с использованием ранговых коэффициентов корреляции.
2) На практике часто возникает необходимость оценить взаимосвязь X и Y при неизменности всех остальных показателей. В таких случаях вычисляют частные (парциальные) коэффициенты корреляции.
3) Для исследования тесноты взаимосвязи между показателем X и некоторым набором других показателей используется множественные коэффициенты корреляции.
4) Если показатели варьируются альтернативно (например, выполнение и, не выполнение задания, пол мужской и женский и др.), то для исследования их взаимосвязи, когда каждый из них может иметь лишь два состояния (0 и 1, да и нети др.), пользуются тетрахорическим коэффициентом сопряжонности.
лит-ра: Спортивная метрология: Учеб. для ин-тов физ. культ./ Под ред. В.М. Зациорского. – М.: Физическая культура и спорт, 1982. – 256 с., ил,
8. Выберите из данных формул линейный коэффициент корреляции:
Пояснение: