Матрица парных коэффициентов корреляции

Далее я исследовал корреляцию между переменными.

Рис. 13 – матрица парных коэффициентов корреляции

Как видно, все независимые переменные коррелируют с зависимой в достаточно высокой степени (не менее 50%). Корреляция же между независимыми переменными редко опускается 70%, а порой достигает даже 98%. Это довольно удивительный факт, если учесть, что переменные отражают показатели из различных сфер (экономика, система образования, заболеваемость различными болезнями и правоохранительная система). Всё это говорит о специфичном характере данных по ЮАР. Поскольку речь идёт не о корреляции между одной двумя парами переменных, а о системном явлении, можно утверждать, что в случае с ЮАР даже столь разные показатели оказываются тесно связанными.

1) Наибольшая положительная корреляция в данной модели – между уровнем заболеваемости СПИД и туберкулёзом (0,94). Это представляется неудивительным, поскольку оба этих заболевания широко распространены в ЮАР, а количество больных ими неуклонно увеличивалось на протяжении всего исследуемого периода.

2) Наибольшая отрицательная корреляция (-0,98) наблюдается между уровнем убийств и заболеваемостью туберкулёзом. Трудно сказать, могут ли быть какие-то общие причины у снижения уровня убийств и увеличения заболеваемости туберкулёзом. В принципе, оба явления связаны с социальным неблагополучием, поэтому логично было бы ожидать положительную корреляцию между ними. Единственное сколько-нибудь логичное объяснение заключается в том, что заболеваемость туберкулёзом тесно связана с долгой работой на угольных шахтах, а значит, с наличием постоянной работы, что вряд ли способствует преступной активности.

3) Наименьшая положительная корреляция (0,29) – между безработицей и охватом среднего образования. С одной стороны, получение образования должно способствовать трудоустройству. С другой, при низком спросе на труд оно его вовсе не гарантирует. При этом корреляция всё же невысока, что говорит об отсутствии действительно устойчивой связи между двумя этими показателями.

4) Наименьшая отрицательная корреляция (-0,04) – между существованием коммандо и безработицей. Это логично, поскольку, с одной стороны, система коммандо была добровольческой и подразумевала патрулирование местности силами самих жителей, а с другой, у коммандо существовал и постоянный штат, отвечавший за тренировки и подготовку членов организации. Таким образом, роспуск коммандо незначительно увеличил количество безработных, оставив без работы профессиональных служащих коммандо.

5) Если рассмотреть корреляцию независимых переменных с зависимой, то мы увидим следующее. Уровень убийств отрицательно коррелирует с процентом больных СПИД, что представляется труднообъяснимым, поскольку оба этих явления в ЮАР связаны с социальным неблагополучием и потому, по идее, должны были бы коррелировать положительно. Есть положительная корреляция с существованием коммандос, которую тоже трудно объяснить: роспуск правоохранительного подразделения, тем более практически единственного в сельских районах, должен был бы привести к росту количества убийств. Возможно, это можно объяснить тем, что в целом более высокий уровень убийств наблюдается в городах ЮАР и их окрестностях, а не в глубоко сельской местности[6], и потому роспуск коммандос не отразился на динамике уровня убийств. Сильная положительная корреляция наблюдается и с процентной ставкой по кредитам, но это уже вполне логично: более доступные кредиты увеличивают возможность честным путём улучшить свою жизнь, не прибегая к преступным методам, с которыми часто связаны и убийства. Сильная отрицательная корреляция – с уровнем национального дохода на душу населения. Естественно ожидать, что при увеличении этого показателя уровень преступности (а значит, и убийств) уменьшится. Аналогично объясняется и высокая отрицательная корреляция уровня убийств и охвата среднего образования. Об огромной корреляции с заболеваемостью туберкулёзом я уже упоминал выше. Необъяснимой остаётся 50%-ая отрицательная корреляция между уровнем убийств и безработицей, ведь регулярная занятость должна способствовать увеличению доходов населения и снижению уровня преступности.