ця двовимірного розподілу, комбінаційна статистична таблиця. p align="justify"> Двовимірні таблиці будуються на основі угруповання даних за двома ознаками. Так, на питання: В«Чи збираєтеся ви після закінчення вузу працювати за фахом?В» - Юнаки та дівчата відповіли наступним чином. p align="justify"> Розрахунок відсотків по кожній групі дасть можливість порівняти їх між собою. Цей спосіб можна назвати розрахунком за В«вертикальномуВ» ознакою (тобто по стовпцях). p align="justify"> Можливий і розрахунок за В«горизонтальномуВ» ознакою. Тут відсотки обчислюються за рядком. p align="justify"> При аналізі інформації можливий розрахунок відсотків як за В«вертикальномуВ» ознакою, так і по В«горизонтальномуВ», а також до загального числа опитаних. Вибір способу представлення даних у вигляді процентного розподілу залежить від цілей і завдань дослідження і визначається загальною логікою аналізу отриманої інформації. p align="justify"> Кореляційна залежність
Побудова двовимірних таблиць служить основою для виявлення взаємозв'язку між ознаками. Коли ми маємо справу з соціальним об'єктом, то мова, як правило, йде про кореляційної залежності. Цей тип зв'язку має свою специфіку. p align="justify"> Кореляційна залежність володіє імовірнісним характером, вона не є абсолютно повною і точною, як, наприклад, функціональна. Розглянемо приклад функціонального зв'язку. Зміна температури повітря негайно спричинить за собою зміну показників термометрів (що володіють однією і тією ж шкалою виміру і, зрозуміло, справних). Тут значенню однієї величини відповідає цілком певне значення іншої. p align="justify"> Для кореляційної залежності характерно відповідність значенню однієї величини комплексу значень іншої. Наприклад, зі зміною рівня освіти людини змінюється і розмір його доходу, тут певному рівню освіти відповідає цілий розкид значень ознаки В«дохідВ». Кореляційна залежність не передбачає жорсткої зв'язку між ознаками, оскільки в ній відбивається множинність причин і наслідків. Так, на розмір доходу працівника впливає не тільки його освіту, а й статус, сфера і мотиви трудової діяльності, стан здоров'я, здібності, сімейні та інші обставини. p align="justify"> Кореляційна залежність показує, що якщо дві величини змінюються спільно, то за значенням однієї з них можна передбачити тенденцію зміни значень іншої. Кореляційний зв'язок не є, власне, причинно-наслідкового, але вона має на увазі її наявність і стає початковою етапом дослідження причинних зв'язків. p align="justify"> Кореляційний аналіз передбачає вивчення парної (між двома ознаками) і множинної (між кількома ознаками) кореляції, виявлення форми зв'язку - прямолінійною і криволінійно; типу зв'язку - прямого і зворотного; тісноти (сили) зв'язку, т. е. ступеня спряженості між ознаками. Для визначення сили зв'язку між ознаками розраховують різні коефіцієнти кореляції. p align="justify"> Наведемо як приклади способи розрахунку деяких дуже простих коефіцієнтів.
Коефіцієнт асоціації. Даний коефіцієнт розраховується для дихотомічних ознак (четирехклеточних таблиць 2x2). p align="justify"> Коефіцієнт розраховується за формулою:
В
де a, b, c, d - емпіричні частоти в клітинах таблиці.
Значення коефіцієнта змінюються в межах від -1 до +1, але, незалежно від знаку, В«1В» означає наявність явно вираженої зв'язку між ознаками, а В«0В» - відсутність такої. p align="justify"> Серед рангових коефіцієнтом кореляції найбільш простим для розрахунку є коефіцієнт Спірмана. Він використовується для визначення тісноти зв'язку між ознаками, значення яких можна проранжувати. Коефіцієнт розраховується за формулою:
В
де d - різниця рангів, l - число пар рангів
Значення коефіцієнта Спірмена змінюються від -1 до +1. Коефіцієнт, що дорівнює +1, означає повну ідентичність в ранжуванні двох порівнюваних ознак. p align="justify"> Для виявлення зв'язку між кількісними змінними обчислюється лінійний коефіцієнт кореляції Пірсона (rxy):
В
де хну ~ кількісні ознаки.
Значення коефіцієнта змінюються від -1 до +1. Коефіцієнт, що дорівнює 0, означає відсутність зв'язку між ознаками. Знак при коефіцієнті вказує на напрям зв'язку. Так, значення коефіцієнта + 1 і -1 показують наявність прямого і зворотного зв'язку між ознаками. Чим ближче значення коефіцієнта до одиниці, тим тісніше цей зв'язок. p align="justify"> Аналіз даних являє собою комплекс логічних і статистичних процедур, які завершують дослідження, виступаючи в якості його останнього, третього етапу. Функціональне призначення даного етапу дослідження полягає у перевірці гіпотез, інтерпретації, поясненні, тлумаченні отриманих емпіричних даних. p align="justify"> Контрольні питання:
1.
