влені в різного роду статистичних пакетах програм для ЕОМ. Досліднику залишається тільки правильно підготувати інформацію, вибрати задовольняє вимогам аналізу пакет програм і бути готовим до інтерпретації отриманих результатів. Алгоритмів обчислення параметрів зв'язку існує безліч, і в даний часом навряд чи доцільно проводити такий складний вид аналізу вручну. Обчислювальні процедури представляють самостійний інтерес, але знання принципів вивчення взаємозв'язків, можливостей і обмежень тих чи інших методів інтерпретації результатів є обов'язковою умовою дослідження.
Методи оцінки тісноти зв'язку поділяються на кореляційні (параметричні) і непараметричні. Параметричні методи засновані на використанні, як правило, оцінок нормального розподілу і застосовуються у випадках, коли досліджувана сукупність складається з величин, які підпорядковуються закону нормального розподілу. На практиці це положення найчастіше приймається апріорі. Власне, ці методи - параметричні - і прийнято називати кореляційними.
Непараметричні методи не накладають обмежень на закон розподілу досліджуваних величин. Їх перевагою є і простота обчислень.
2. Парна кореляція і парна лінійна регресія
Найпростішим прийомом виявлення зв'язку між двома ознаками є побудова кореляційної таблиці. В основу угруповання покладено два досліджуваних у взаємозв'язку ознаки - Х і У. Частоти f ij показують кількість відповідних поєднань Х і У.
В
Якщо f ij розташовані в таблиці безладно, можна говорити про відсутність зв'язку між змінними. У разі утворення якого характерного поєднання f ij допустимо стверджувати про зв'язок між Х і У. При цьому, якщо f ij концентрується біля однієї з двох діагоналей, має місце пряма або зворотна лінійна зв'язок.
Наочним зображенням кореляційної таблиці служить кореляційне поле. Воно являє собою графік, де на осі абсцис відкладають значення Х, по осі ординат - У, а точками показується поєднання Х і У. За розташуванням точок, їх концентрації в певному напрямі можна судити про наявність зв'язку.
У підсумках кореляційної таблиці по рядках і стовпцях наводяться два розподілу - одне по X, інше за У. Розрахуємо для кожного Х i середнє значення У, тобто , Як
(1)
Послідовність точок (X i ,) дає графік, який ілюструє залежність середнього значення результативної ознаки У від факторного X, - емпіричну лінію регресії, наочно показує, як змінюється У по мірі зміни X.
За суті, і кореляційний таблиця, і кореляційне поле, і емпірична лінія регресії попередньо вже характеризують взаємозв'язок, коли обрані факторний і результативний ознаки і потрібно сформулювати припущення про форму та спрямованості зв'язку. У той же час кількісна оцінка тісноти зв'язку вимагає додаткових розрахунків.
Практично для к...
