Цель занятия: изучить методические подходы к выявлению взаимосвязи признаков.
План занятия
I. Рассмотрение теоретических основ оценки взаимосвязи между признаками.
1. Корреляция (ассоциация признаков).
2. Коэффициенты корреляции.
3. Величина корреляции и сила связи.
II. Расчет коэффициентов корреляции r-Пирсона, r-Спирмена.
III. Оценка взаимосвязи признаков в IBM SPSS.
Среди статистически взаимосвязанных признаков одни могут рассматриваться как определенные факторы, влияющие на изменение других, а вторые - как следствие или результат изменения первых. Соответственно, первые - это факторные признаки, а вторые - результативные. Связь между двумя переменными X и Y является функциональной, если определенному значению переменной X соответствует строго определенное значение Υ. Это жестко детерминированная связь. Однако существует и другая взаимосвязь, при которой взаимно действуют многие факторы, неравномерно влияющие на изменение результативного признака. Такие связи являются стохастическими (вероятностными).
Корреляционная связь является частным случаем стохастической связи. Это соотношение - соответствие между средним значением результативного признака и признаками-факторами. При этом, если рассматривается связь средней величины результативного показателя Υ c одним признаком-фактором X, корреляционная связь называется «парной», а если факторных признаков два и более - «множественной».
По характеру изменений Υ, X в парной корреляции различают прямую (положительная) и обратную (отрицательная) взаимосвязи (рис. 8.1). При прямой связи с увеличением X возрастает и Υ, при обратной - уменьшается. По форме связи она делится на прямолинейные
(линейные) и криволинейные (нелинейные) (рис. 8.2). Если направление изменения одной переменной не меняется с возрастанием (или убыванием) другой переменной, такая взаимосвязь называется монотонной, в противоположном случае - немонотонной (рис. 8.3).