Важнейший частный случай стат. связи – корреляц. связь. При коррел. связи разным значениям одной переменной соответствуют различные ср. значения другой. переменной, т.е. с изменением значения признака х изменяется ср. значение признака у.
Для того, чтобы определить существует или отсутствует корреляц. связь использ-ся ряд методов:
Простейший способ обнаружения связи явл. сопоставление двух параллельных рядов - ряда значений факторного признака и соответств-щих ему значений результативного признака. Значения факторн. признака располагают в возраст. порядке и затем прослеживают направление изменения величины результ. признака. Пример:
| Номер фирмы | Затраты на рекл. | Кол-во туристов | Номер фирмы | Затраты на рекл. | Кол-во туристов |
Мы видим, что в целом для всех фирм ↑ затрат на рекл. приводит к ↑ кол-ва туристов. Но в некот. случаях такой завис-ти нет (данные фирм №4 и 5). Зн., что кол-во туристов зависит не только от затрат на рекл., но и от др. факторов. Если ↑ величины факт. признака влечет за собой ↑ величины результ. признака, то говорят о наличии прямой корреляц. связи. Если ↓ результ. признака- обратная связь м-ду признаками.
Построение корреляц. таблицы начинают с группир-ки значений фактор. и резул. признаков. По формуле Стерджеса опред-м величину интервала для резул. признака: h=(ymax –ymin / 1+ 3.3 lg n) = 1200-720/ 5 (т.к. 5 видов затрат: от 8 до 12)=96 чел.
По предыдущему примеру. Таблица)
Числа, располож-ные на пересечении строк и столбцов табл., означают частоту повторения этого сочетания. Если частоты в табл. расположены по диагонали из левого верх. угла в правый нижний- то это прямая корреляц. завис-ть м-ду признаками. Если справа-налево- то обратная связь.
Графич. метод использ-ся не только для выявления связи, но и для хар-ки формы связи.
Если эмпирич. линия приближается к виду прямой– прямалинейная корреляц. связь, если нет- криволин.
Измерение тесноты связи по результатам аналитической групп-ки.
Аналитическая – групп-ка, выявляющая взаимосвязи м/д изучаемыми явлениями и их признаками, из которых один признак явл результатом, другой (или другие) – фактором (напр., зависимость прибыли от оборачиваемости оборотных средств).
Для измерения тесноты связи м/д двумя признаками в случае линейной связи служит линейный коээф-нт корреляции:
Линейный коэфф-т корреляции может принимать любые значения в пределах (-1;1). Чем ближе коээф-т корреляции по абсолютной величине к 1, тем теснее связь м/д признаками. Знак при лин-ом коээф-те корр-ции указывает на направление связи.
Сама по себе величина коэфф-та корр-ции не явл доказ-ом наличия причинно-следственной связи м/д признаками, а явл оценкой степени взаимной согласованности в изменениях признаков. Установлению причинно-след-ой связи должен предшествовать анализ качественной природы явления. Оценка степени тесноты связи с помощью коэфф. корреляции производится, как правило, на основе более или менее ограниченной инфо об изучаемом явлении
