Модели корреляционных связей

Связи между частями целого и целым по их величине могут быть закономерными и корреляционными. В одной из глав мы обосновывали тезис, что все социальные связи являются по существу корреляционными, в связи с чем необходимо обратить внимание на причины использования экономистами функциональных зависимостей для описания синергетических целостностей.

Существуют ситуации, когда “разброс” значений функции от аргумента невелик, им можно пренебречь. В этих случаях можно отвлечься от вероятностного характера связей и считать их функциональными, хотя в действительности они таковыми не являются. В таких моделях, как правило, в качестве констант используются средние величины, которые, как известно, могут и не совпадать с фактическими величинами.

Например, существует зависимость между объемом валовой продукции (ВП) предприятия, численностью рабочих (ЧР) и среднегодовой выработкой (ГВ). Модель будет иметь следующий вид: ВП = ЧР х ГВ. Понятно, что среднегодовая выработка на одного рабочего может и не совпадать с фактическими значениями выработки каждого, однако использование среднего показателя придает модели вид функциональной зависимости, закономерной связи.

Существуют и другие формы использования средних величин, широко применяемые в корреляционном анализе. В качестве средней величины может выступать коэффициент связи между величинами. Так, если мы имеем модель типа У = fХ, то она может быть представлена в двух принципиально разных вариантах. Первый заключается в том, что f представляет собой некую константу, обозначающую некую реальную величину. Другой вариант состоит в том, что f может обозначать некую среднюю величину, которой в реальности не соответствует какая-либо величина. В первом случае мы будем иметь функциональную связь, а во втором – корреляционную.

Примером корреляционной связи может служить связь между количеством солнечных дней в году и урожайностью земли с одного гектара. Она будет иметь вид У = а + вх, где х – количество солнечных дней в году, а и в параметры уравнения. Причем в будет величиной средней, а не постоянной, поскольку урожайность зависит и от других факторов: качества почвы, влаги, агрокультуры, качества семян и т.д.

Исчисление зависимостей по средней константе всегда дает лишь средние показатели, реальные же значения будут отличаться от последних.

Конкретные значения аргумента и функции в вероятностных зависимостях характеризуются приблизительностью, неопределенностью. Изменение величины какой-либо части может приводить к целому ряду значений величин на уровне целого. Использование средних коэффициентов порождает видимость однозначной зависимости. Вероятностная зависимость как средняя величина проявляется лишь на уровне множества событий.

Корреляционная связь имеет различные формы, выделяют парную и множественную корреляцию. Различие между ними заключается в количестве связанных сторон. Парная корреляция – это связь между двумя показателями, множественная – между частями (число которых может быть разным) и величиной целого.

Корреляционные связи в обществе являются всеобщими, поэтому их модели применяются во всех сферах социальной жизни: для анализа факторов, оказывающих влияние на политическое поведение человека, на производительность труда, качество решений и многое другое.

Характеристика состава корреляционной связи (это элементы связи и степень их связанности, выражаемая коэффициентом корреляции) позволяет уяснить и методику построения ее модели. Она предполагает два важных шага: 1) выявление тех частей, которые влияют на целое, 2) выявление степени связи как между ними, так и между частями и целым.