9.2.2. Частная и множественная корреляция
9.3. Корреляционный анализ качественных признаков
Качественные (неколичественные) признаки (пол, образование, семейное положение, профессия, форма собственности и т.п.), взаимосвязи между ними, их влияние на другие показатели (в том числе и количественные) часто приходится изучать при проведении различных социологических исследований путем опроса или анкетирования.
1 В вариационных рядах варианты могут быть представлены конкретными числами или интервалами, в первом случае вариационный ряд является дискретным, а во втором - интервальным.
2 Если статистический ряд интервального типа, то в качестве вариант используют середины интервалов.
3
Формула средней
геометрической получается из средней
степенной после раскрытия неопределенности
при вычислении предела
.
4 Закон распределения Пуассона также называют законом редких явлений, так как он справедлив при вероятности наступления исследуемого события p≤0,1 и больших (порядка сотен единиц) объемах выборок n.
5
Для точности расчетов будем использовать
исправленное выборочное среднее
квадратическое отклонение
,
получаемое на основе исправленной
выборочной дисперсии
.
Более подробно об исправленной выборочной
дисперсии см. §
6
;
-
нормированное отклонение.
7 Использование в формулах знака ≈ вместо = объясняется тем, что в практике исследований зачастую отсутствует информация о вариации признака в генеральной совокупности (в частности, о дисперсии), поэтому нередко при расчетах пользуются их приближенными значениями (оценками), вычисленными по выборке.
8 При серийной выборке повторный отбор практически не применим, поэтому в основном используются формулы средней квадратической ошибки для бесповторного способа отбора.
9 В практике чаще встречаются равновеликие серии, в случае неравновеликих серий необходимо использовать аналогичную взвешенную формулу (т.е. учитывать веса серий – количество единиц серий).
10
За исключением случая, если изначально
известно, что изучаемый признак Х
генеральной совокупности имеет
нормальное распределение N(
,σ2),
то выборочная средняя
при
любом n (а не только при
)
имеет нормальный закон распределения
N(
,
).
11 Значения функции распределения Стьюдента приведены в приложении 2.