ачення критерію:
, (6.18)
Обчислене за формулою (6.18) значення порівнюється з критичним, який отримують по таблиці Стьюдента з урахуванням прийнятого рівня значущості і числа ступенів свободи ОЅ.
Коефіцієнт кореляції вважається статистично значимим, якщо t розр перевищує ( t розр >).
Універсальним показником тісноти зв'язку є теоретичне кореляційне відношення :
, (6.19)
де - загальна дисперсія емпіричних значень y , характеризує варіацію результативної ознаки за рахунок усіх факторів, включаючи х ;
- факторна дисперсія теоретичних значень результативної ознаки, відображає вплив фактора х на варіацію у ;
- залишкова дисперсія емпіричних значень результативної ознаки, відображає вплив на варіацію у всіх інших факторів крім х .
За правилом додавання дисперсій:
, тобто . (6.19)
Оцінка зв'язку на основі теоретичного кореляційного відносини (Шкала Чеддока)
Значення
Характер зв'язку
Значення
Характер зв'язку
О· = 0
Відсутня
В
0,5 ≤ η <0,7
Помітна
0 <О· <0,2
Дуже слабка
0,7 ≤ η <0,9
Сильна
0,2 ≤ η <0,3
Слабка
0,9 ≤ η <1
Вельми сильна
0,3 ≤ η <0,5
Помірна
В
О· = 1
Функціональна
Для лінійної залежності теоретичне кореляційне відношення тотожне лінійному коефіцієнту кореляції, тобто О· = | r | . p> Множинний коефіцієнт кореляції у випадку залежності результативного ознаки від двох факторів обчислюється за формулою:
, (6.20)
де - парні коефіцієнти кореляції між ознаками.
Множинний коефіцієнт кореляції змінюється в межах від 0 до 1 і за визначенням позитивний:.
Умова включення факторних ознак у регресійну модель - наявність тісного зв'язку між результативним і факторними ознаками і як можна менш істотна зв'язок між факторними ознаками.
Значимість коефіцієнта множинної детермінації, а відповідно і адекватність всієї моделі і правильність вибору форми зв'язку можна перевірити за допомогою критерію Фішера:
, (6.21)
де R ...
