
- •Тема 7. Взаимосвязи статистических величин План
- •1. Общие сведения о взаимосвязях
- •1) Характер изменения результативного признака под влиянием факторного:
- •2) Направление связи:
- •2. Индексный метод
- •3. Статистические методы изучения стохастических связей
- •1) Метод параллельных рядов
- •2) Методы изучения корреляционных связей
- •2.1) Метод аналитических группировок
- •2.2) Метод корреляционно-регрессионного анализа (рка)
- •3) Hе параметрические методы изучения стохастических взаимосвязей
2. Индексный метод
Индексный метод изучения функциональных взаимосвязей будет рассмотрен в отдельной теме (тема «Статистические индексы»).
3. Статистические методы изучения стохастических связей
Основными методами изучения стохастических (вероятностных) связей являются:
метод параллельных рядов;
методы изучения корреляционных связей (метод аналитических группировок, метод КРА);
непараметрические методы изучения стохастических взаимосвязей.
1) Метод параллельных рядов
Метод параллельных рядов позволяет установить направление взаимосвязи между социально-экономическими явлениями путём сопоставления двух или более рядов показателей.
Сущность метода параллельных рядов заключается в следующем:
вначале показатели факторного признака располагаются в порядке возрастания или убывания, либо каждому факторному признаку присваивается определенный ранг (порядковый номер значения признака);
после этого параллельно значениям факторного признака или их рангам располагаются соответственно значения результативного признака или их ранги;
сравнение построенных таким образом рядов позволяет не только подтвердить наличие связи между признаками, но и выявить ее направление.
Для ориентировочной характеристики тесноты связи и ее направления в методе параллельных рядов используют:
1) в рядах представленных количественными признаками - коэффициент Фехнера.
Порядок определения коэффициента Фехнера:
1.
Вычисляются
средние значения факторного
и
результативного признаков
-
.
2. Для
каждой пары
определяется
,
,
где
3. Расчёт
,
4. Расчет коэффициента Фехнера:
|
(1.3) |
5. Определение тесноты и направления связи.
.
Если
,
то связь обратная,
- связь отсутствует.
Если
,
то связь прямая,
- связь функциональная.
Для качественной оценки тесноты связи можно воспользоваться соотношениями Чеддока:
|
0 |
(0,1-0,3) |
(0,3-0,5) |
(0,5-0,7) |
(0,7-0,9) |
(0,9-0,99) |
1,0 |
Сила связи |
Отсутствует |
Слабая |
Умеренная |
Заметная |
Тесная |
Весьма тесная |
Функциональная |
Или следующими интервалами коэффициента Фехнера:
-
0 <
0,3
- связь между признаками слабая;
0,3 <
0,6
- связь между признаками умеренная;
0,6 <
<1,0
- связь между признаками тесная.
2) в рядах, представленных количественными или атрибутивными признаками, или количественным и атрибутивным признаками - коэффициент корреляции рангов (коэффициент Спирмена).
Порядок определения направления и тесноты связи с помощью коэффициента корреляции рангов (Спирмена):
1. Против
каждого значения соответственно
факторного и результативного признаков
записываются их ранги ()(порядковые
номера величин
признаков). В
случае
наличия одинаковых
значений признака каждому
из них присваивается среднее
арифметическое значение их рангов;
2. Определяется
отклонение между рангами соответственно
результативного и
факторного
признаков
;
3. Рассчитывается коэффициент корреляции рангов (Спирмена):
|
(1.4) |
где n – количество единиц изучаемого ряда;
4. По величине коэффициента корреляции рангов определяют тесноту и направление связи между признаками.
.
Если
,
то связь обратная,
- связь отсутствует.
Если
,
то связь прямая,
-
связь функциональная.
Для качественной оценки тесноты связи можно воспользоваться соотношениями Чеддока или следующими интервалами:
-
0 <
0,3
- связь между признаками слабая;
0,3 <
0,6
- связь между признаками умеренная;
0,6 <
<1,0
- связь между признаками тесная.