Главная Случайная страница


Полезное:

Как сделать разговор полезным и приятным Как сделать объемную звезду своими руками Как сделать то, что делать не хочется? Как сделать погремушку Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами Как сделать идею коммерческой Как сделать хорошую растяжку ног? Как сделать наш разум здоровым? Как сделать, чтобы люди обманывали меньше Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили? Как сделать лучше себе и другим людям Как сделать свидание интересным?


Категории:

АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника






Раздел 9 КОРРЕЛЯЦИОННый Анализ





 

    Измерение связи между явлениями или признаками
             
1. Виды связи   функциональная   корреляционная
             
2. Критерии оценки корреляционной связи     коэффициент корреляции  
 
               
3. Методы определения коэффициента корреляции   Метод квадратов (Пирсона)   Метод рангов (Спирмена)  
             
                 
4. Оценка характера связи   Прямая (+)       Обратная (–)
                 
                   
5. Оценка силы связи   Сильная (от 0,7 до 1)   Средняя (от 0,3 до 0,7)   Слабая (от 0 до 0,3)
                             

 

Все в природе связано и взаимообусловлено. Изменчивость одного признака находится в определенном соответствии с изменчивостью другого. Если изменению одного признака всегда соответствует изменение второго признака на определенную величину, то говорят о функциональной зависимости (связи). Примером такой зависимости являются физические, химические явления, зависимости в геометрии и т. д.

Примером может служить увеличение площади круга, которая находится в строгой зависимости от увеличения его радиуса, или тот факт, что угол правильного многоугольника зависит от числа сторон, но не зависит от их длины и т.п.

Когда с изменением одного признака второй может измениться на величину, которую заранее предопределить невозможно, и каждому значению одного признака может соответствовать несколько значений другого признака, говорят о корреляционной связи.

Корреляционная связь проявляется между массой тела и ростом детей, числом эритроцитов и содержанием гемоглобина в крови, дозой заражающего агента и летальностью животных, содержанием вредно действующих веществ в окружающей среде и заболеваемостью. Статистика измеряет эту связь. Статистический анализ связи обычно начинается с построения комбинационных аналитических таблиц, где очень важно провести правильную группировку материала, которая поможет выявлению зависимости.

Корреляционная зависимость отличается по форме, направлению и силе связи.

Форма связи может быть прямолинейной и криволинейной. Когда равномерным изменениям одного признака соответствуют равномерные изменения второго (при незначительных отклонениях), говорят о прямолинейной связи. Например, с возрастанием загрязнения окружающей среды заболеваемость увеличивается. Когда равномерным изменениям одного признака соответствуют неравномерные изменения второго признака, причем неравномерность имеет определенную закономерность, говорят о криволинейной связи.

Направление связи может быть двух видов:

- прямое (положительное) т. е. с увеличением одного признака второй тоже увеличивается или с уменьшением одного другой тоже уменьшается (например, с увеличением роста человека увеличивается масса его тела; с уменьшением концентрации вредных веществ в воздухе уменьшается заболеваемость)

- обратное (отрицательное): с увеличением одного признака второй уменьшается или с уменьшением одного признака второй увеличивается (например, с увеличением количества фтора в воде до оптимальных величин уменьшается заболеваемость флюорозом; с увеличением санитарной грамотности матерей уменьшается заболеваемость детей)

Сила связи измеряется степенью корреляции. Под силой связи понимается сопряженность связанных признаков, широта варьирования значений. Связь может быть сильной, средней, слабой.

 

Корреляция     Коэффициент при корреляции
прямой обратной
Слабая (малая, низкая) Средняя Сильная (большая, высокая)   0—0,3 0,3—0,7 0,7—1,0 0—(–0,3) (–0,3)-(–0,7) (–0,7)-(–1,0)
       

 

При определении коэффициента корреляции наиболее часто применяется метод квадратов (Пирсона) и метод рангов (Спирмена).








Date: 2015-06-06; view: 574; Нарушение авторских прав



mydocx.ru - 2015-2024 year. (0.006 sec.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав - Пожаловаться на публикацию