Тема: Статистическое изучение связи между явлениями

Тема: Статистическое изучение связи между явлениями

1. Понятие корреляционной связи

Многие явления общественной и экономической жизни имеют определенную связь между собой. Однако характер этих связей может быть различным.

Различают два типа связей:

- функциональную (жестко детерминированную), когда с изменением значения одной переменной вторая изменяется строго определенным образом (например: при увеличении скорости движения, время на преодоление определенного расстояния сократится)

- статистическую (стохастически детерминированную), когда с изменением значения одной переменной вторая может изменяться в определенных пределах, но ее среднее значение или иные статистические характеристики изменяются по определенному закону.

Частным случаем статистической связи является корреляционная связь. Она характеризуется тем, что с изменением значения признака х закономерным образом изменяется среднее значение признака у, в то же время в каждом отдельном случае значение признака у (с разной вероятностью) может принимать различные значения.

Таким образом: корреляционной связью количественных признаков называется вероятностная или статистическая зависимость, не имеющая строгого функционального характера.

Корреляционная связь может возникать разными способами:

1. Причинно-следственная зависимость.

2. Связь между следствиями одной причины.

3. Связь между явлениями, каждое из которых является и причиной, и следствием другого явления.

Функциональные связи одинаково легко обнаружить и на единичных, и на групповых объектах. Корреляционные связи можно обнаружить только при изучении достаточно больших массивов данных.

Задача корреляционного анализа сводится к установлению направления и формы связи между признаками, измерению ее тесноты и к оценке достоверности выборочных показателей корреляции.

Корреляционная связь между признаками может быть линейной и криволинейной (нелинейной), прямой и обратной.

Прямая корреляция отражает однотипность в изменении признаков: с увеличением значений первого признака увеличиваются значения и другого, или с уменьшением первого уменьшается второй.

Обратная корреляция указывает на увеличение первого признака при уменьшении второго или уменьшение первого признака при увеличении второго.

12 Следующая ⇒