|
|||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Коэффициент линейной корреляции ПирсонаПри наличии прямолинейной связи между взаимосвязанными количественными признаками, особенно при большом числе наблюдений, рациональнее прибегать к параметрическим методам оценки, которые требуют вычисления определенных параметров: средней величины (М), среднего квадратического отклонения, средней ошибки (т). При этом вычисление связи проводится по формуле , где rху – коэффициент линейной корреляции между двумя признаками X и Y; d ― отклонение от средних арифметических данных ряда X и ряда Y. Алгоритм расчета коэффициента линейной корреляции состоит из трех основных этапов: I этап ― определение средних арифметических М х М у для ряда X и ряда Y; II этап ― расчет отклонений чисел X и Y от средней арифметической этих рядов; III этап ― определение квадратов отклонений dх2 и dy2 и произведения dхdy,, затем производится расчет сумм этих значений: dх2 и dy2 и dxdy и вычисление по формуле Пирсона. Коэффициент линейной корреляции Пирсона наиболее быстро определяется по приведенной выше формуле на небольшом числе наблюдений, которые представлены в виде простых вариационных рядов, где частоты, как известно, равны единице. Это прямой путь вычисления коэффициента корреляции на основе использования средних величин и отклонений от них. Однако когда имеется большое число наблюдений и данные сгруппированы с определенным интервалом, т.е. представлены в виде взвешенных сгруппированных вариационных рядов, вычисление rху производится непрямым путем (способом) на основе метода Бравэ. Для вычисления к оэффициента корреляции при этих условиях необходимо строить корреляционную решетку (таблицу сопряженности). Такие условия на практике чаще всего встречаются при изучении и оценке физического развития отдельных групп населения. Результаты исследования в таблице сопряженности могут быть представлены как в разном, так и в одинаковом числе групп для подлежащего и сказуемого таблицы. Поскольку полученные коэффициенты корреляции определяются зачастую на материалах выборочной совокупности, всегда необходимо убеждаться в их надежности. Репрезентативность (представительность) коэффициента может определяться по специальным таблицам или через его ошибку , где т – средняя ошибка коэффициента корреляции; rху ― коэффициент корреляции; n ― число коррелируемых пар. Достоверным выборочный коэффициент корреляции считают только тогда, когда его величина превышает свою среднюю ошибку в 3 раза и более. Оценку значимости проводят и по критерию (Стьюдента). Его величину определяют по формуле: . Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.004 сек.) |