лючно
№ п/пВозраст, летІндекс агрессіі116102181431812420852113621972211
Таблиця № 6
Індекс ворожості, вікова група 34-40 років включно
№ п/пВозраст, летІндекс агрессіі13410235203371543719538116391674014
Таблиця № 7
Індекс ворожості, вікова група 58-64 року включно
№ п/пВозраст, летІндекс агрессіі15816259153591846016562196631776418
Таблиця № 8
Індекс нестриманості, вікова група 16-22 роки включно
№ п/пВозраст, летІндекс агрессіі11616218143181142019521176211272216
Таблиця № 9
Індекс нестриманості, вікова група 34-40 років включно
№ п/пВозраст, летІндекс агрессіі13414235123371543711538106391674013
Таблиця № 10
Індекс нестриманості, вікова група 58-64 року включно
№ п/пВозраст, летІндекс агрессіі15882591235964601456256631576410
Наступний етап це статистичний аналіз отриманих даних.
. 2 Кореляційний аналіз статистичних даних з використанням кореляції Пірсона
Коефіцієнт кореляції Пірсона розраховується для оцінки наявності або відсутності між двома змінними величинами лінійного зв'язку. Крім того, коефіцієнт Пірсона точно встановлює тісноту зв'язку з цим, тому його також називають коефіцієнтом лінійної кореляції Пірсона
Умови застосовності коефіцієнта кореляції Пірсона:
Змінні X і Y, наявність кореляції між якими ми перевіряємо повинні бути розподілені нормально;
Кількість відповідних значень змінних X і Y, отриманих в результаті вимірювань повинно бути однаковим;
Для розрахунку коефіцієнта кореляції за Пірсоном використовуємо формулу:
,
де - середнє значення, величини X;- Середнє значення, величини Y
.2.1 Кореляція між віком і агресивністю
У таблиці № 11 представлені значення ознак X і Y:
Таблиця № 11
№XY11625218243182342022521206212172219834149351710371911372212382013391814401615581016591417599186015196211206313216412
. На підставі вихідних даних, наведених у таблиці № 11, розрахуємо середні значення для X і Y:
=39.0952
=17.3333
Всі необхідні для розрахунку коефіцієнта кореляції проміжні дані і їх суми представлені в таблиці № 12:
Таблиця № 12
№XYX-XсрY-Yср(Y-Yср)*(X-Xср)(X-Xср)2(X-Xср)211625-23.09527.6667-177.064533.388358.778321824-21.09526.6667-140.6354445.007544.444931823-21.09525.6667-119.5402445.007532.111542022-19.09524.6667-89.1116364.626721.778152120-18.09522.6667-48.2545327.43637.111362121-18.09523.6667-66.3497327.436313.444772219-17.09521.6667-28.4926292.24592.777983414-5.0952-3.333316.983825.961111.110993517-4.0952-0.33331.364916.77070.1111103719-2.09521.6667-3.49214.38992.7779113722-2.09524.6667-9.77774.389921.7781123820-1.09522.6667-2.92061.19957.1113133918-0.09520.6667-0.06350.00910.44451440160.9048-1.3333-1.20640.81871.777715581018.9048-7.3333-138.6346357.391553.777316591419.9048-3.3333-66.3487396.201111.11091759919.9048-8.3333-165.8727396.201169.443918601520.9048-2.3333-48.7772437.01075.444319621122.9048-6.3333-145.063524.629940.110720631323.9048-4.3333-103.5867571.439518.777521641224.9048-5.3333-132.8248620.249128.4441?----- 1469.66676091.8095452.6667
. Розрахуємо? [(X-Xср) (Y-Yср)]):? [(X-Xср) (Y-Yср)])=- 1469.6667
. Розрахуємо m *? X і m *? Y:
m *? x=78.05, m *? y=21.276;
Коефіцієнт кореляції Пірсона: rxy=- 1469.6667/(78.05x21.276)=- 0.885
Виявлено високу негативна кореляційна залежність (- 0.885), між віком піддослідних і агресивністю.
.2.2 Кореляція між віком і ворожістю
У таблиці № 13 представлені значення ознак X і Y:
Таблиця № 13
№XY1161021814318124208521136219722118341093520103715113719123811133916144014155816165915175918186016196219206317216418
. На підставі вихідних даних, наведених у таблиці, расчитаем середні значення для X і Y:
.
=39.0952
=14.3333
Всі необхідні для розрахунку коефіцієнта кореляції проміжні дані і їх суми представлені в таблиці № 14:
Таблиця № 14
№XYX-XсрY-Yср(Y-Yср)*(X-Xср)(X-Xср)2(X-Xср)211610-23.0952-4.3333100.0784533.388318.777521814-21.0952-0.33337.031445.00750.111131812-21.0952-2.333349.2214445.00755.44434208-19.0952-6.3333120.9356364.626740.110752113-18.0952-1.333...
