Количественные критерии оценки тесноты связи

Количественные критерии оценки тесноты связи

Величина коэффициента корреляции	0,1-0,3	0,3-0,5	0,5-0,7	0,7-0,9	0,9-1,0
Характеристика силы связи	слабая	умеренная	заметная	высокая	весьма высокая

Если связь между показателями не является линейной, то используется не коэффициент корреляции Пирсона, а корреляционное отношение.

Задания

1. Проведите анализ экспериментальных данных с помощью MS Excel, используя следующие специальные функции:

КОРРЕЛ(массив 1, массив 2) - вычисляет коэффициент корреляции между интервалами ячеек массив1 и массив2.

Например, получаем коэффициент корреляции для переменных X и Y:

ПИРСОН(массив 1, массив 2) - вычисляет коэффициент корреляции Пирсона, который отражает степень линейной зависимости между двумя множествами данных, между интервалами ячеек массив1 и массив2.

Например, получаем коэффициент корреляции для переменных X и Y:

2. Проведите анализ экспериментальных данных, используя Пакет анализа. Для установки пакета Анализ данных выполните следующие действия:

- в меню Сервисвыберите команду Надстройки;

- в появившемся списке установите флажок Пакет анализа.

Для использования Пакета анализа необходимо:

- в меню Сервис выбрать команду Анализ данных;

- выбрать строку Корреляция;

- укажите входной интервал;

- укажите выходной интервал или отметьте Новый рабочий лист.

В результате должна получиться корреляционная матрица следующего вида:

Получив корреляционную матрицу, выделите наибольшие коэффициенты корреляции и установите, между какими показателями существует наиболее сильная линейная зависимость.

⇐ Предыдущая 123 Следующая ⇒