Корреляционный анализ. - изучение статистической взаимосвязи двух и более количественных признаков

- изучение статистической взаимосвязи двух и более количественных признаков.

Изучается статистическая связь двух равноправных признаков.

Мы должны ответить на вопросы:

1) существует ли связь?

2) прямая или обратная?

3) линейная или нелинейная?

4) какова сила связи?

Диаграмма рассеяния и вычисление линейного коэффициента корреляции Пирсона.

Всегда рассматривается между парами переменных.

Проанализировать корреляционную связь между признаками: уровень образования; начальная з/п; текущая з/п.

Три пары переменных.

1. Построение диаграммы рассеяния:

Graphs ---> Scatter/dot ---> Simple
Define

Y Axis

X Axis

Получение и анализ корреляционной таблицы

Analyze ---> Correlate ---> Bivariate

Зависимость переменной от изменения другой переменной:

Pearson – по умолчанию.

Для изучения корреляционной связи двух ранжированных рядов:

Spearmen

Kendalls

Correlation

*/** - ситуация, подтверждающая альтернативную гипотезу о статистической связи.

** - корреляция значима на уровне 0,01.

* - корреляция значима на уровне 0,05.

Если нет */**, то коэффициент статистически незначим.

Все изучаемые переменные располагаются по строкам и по столбцам. Таблица симметрична относительно главной диагонали. По ней фиксируется связь переменной с самой собой, поэтому не анализируется. Анализируются клетки либо над, либо под диагональю.

Во внутренней клетке таблицы выводятся значения:

1) коэффициент Пирсона;

2) значение Сигнификации – гипотеза о статистической значимости (= корреляционной связи);

3) число наблюдений.

Уровень образования и текущая з/п:

1) связь сильная, прямая;

2) значим.