Статистический анализ связей

Шкалы измерения значений признаков.

Выделяют 4-е шкалы, каждая из них связана с определенным свойством чисел. Каждая последующая шкала, кроме свойств чисел, присущих предыдущим шкалам, имеет и свои собственные.

1). Номинальная (шкала наименований, номинативная). Частный случай – дихотомическая.

Свойство чисел: равенство и различие.

2). Порядковая (ранговая или ординальная).

Свойство чисел: упорядоченность.

3). Интервальная шкала.

Позволяет определить, на сколько единиц одно значение признака отличается от другого.

4). Шкала отношений.

Позволяет определить, во сколько раз одно значение отличается от другого. Значение 0 свидетельствует об отсутствии признака у объекта.

Первые два типа шкал называют слабыми или неметрическими. Последние два типа – сильные или метрические.

Значения, полученные по сильной шкале, всегда можно преобразовать в одну из слабых шкал.

Статистический анализ связей.

Статистическая связь – это связь, проявляющаяся не в каждом отдельном случае, а в массе случаев, в средних величинах, в форме тенденции.

Частный случай статистической связи - это корреляционная связь, при которой некоторому изменению одного признака (количеств.) соответствует определенное изменение средней величины другого признака.

Связь двух признаков (y,x) – называют парной корреляцией. x – факторный признак, y – результативный признак или отклик. Влияние нескольких факторов на результативный признак называется множественной корреляцией.

По направлению связи бывают прямые и обратные. Если при увеличении значений X, значения Y в среднем увеличиваются, то связь называется прямой.

Если при увеличении X, значения отклика Y в среднем уменьшаются, то такая связь называется обратной.

Пример: Зависимость качества работы (Y) от скорости ее выполнения (X).

Регрессионный анализ исследует форму зависимости между X и Y что выражается в подборе соответствующей функции y=f(x).

Поиск по сайту: