Из формул следует, что они находятся точно так же, как и коэффициенты линейной корреляции (см. задачу 9) и обладают аналогичными свойствами

Способ 1. Этот способ основан на проверке гипотезы о значимости коэффициента линейной корреляции с помощью t – критерия Стьюдента.

Правило проверки гипотезы. Если наблюдаемое значение критерия больше критического,

,

то это с вероятностью γ (уровнем значимости α = 1- γ ) говорит о значимости межфакторного коэффициента корреляции , а следовательно о значимости факторного признака (он отбирается в модель). При этом

,

а критическое значение определяется по таблице (см. таблицу 3 Приложения):

, α = 1- γ, ν = n – 2.

Способ 2. Основываясь на свойстве корреляционного отношения, , можно предположить, что чем выше величина межфакторного коэффициента корреляции, тем теснее будет связь между данным факторным и результативным признаком. Таким образом, в модель включаются те из факторных признаков, которым соответствуют наибольшие значения .

Способ 3. Между факторными признаками не должно наблюдаться ни корреляционной, ни тем более функциональной зависимости (в противном случае признаки лишь дублируют друга). Данное условие называется принципом отсутствия автокорреляции. Считается, что между признаками и автокорреляция отсутствует, если межфакторный коэффициент корреляции

.