Оценка тесноты взаимосвязи
Для оценки тесноты взаимосвязи в корреляционном анализе используется значение (абсолютная величина) специального показателя –коэффициента корреляции. Абсолютное значение любого коэффициента корреляции лежит в пределах от 0 до 1. Объясняют (интерпретируют) значение этого коэффициента следующим образом:
- коэффициент корреляции = 1.00 (функциональная взаимосвязь, так как значению одного показателя соответствует только одно значение другого показателя и поэтому никакой вариации на диаграмме рассеяния не наблюдается);
- коэффициент корреляции = 0,99-0,7 (сильная статистическая взаимосвязь);
- коэффициент корреляции = 0,69-0,5 (средняя статистическая взаимосвязь);
- коэффициент корреляции = 0,49-0,2 (слабая статистическая взаимосвязь);
- коэффициент корреляции = 0,19-0,09 (очень слабая статистическая взаимосвязь);
- коэффициент корреляции = = 0,00 (корреляции нет).
На рис. 3 и 4 приведены примеры двух различных зависимостей.
Таким образом, значение (абсолютная величина) коэффициента корреляции, изменяясь в пределах от 0 до 1, позволяет оценивать тесноту взаимосвязи. Кроме тесноты нас будет интересовать и направленность взаимосвязи.
Рис. 3 Зависимость между становой силой и Результатом в толкании ядра (n = 80). Пример очень слабой корреляционной зависимости. Коэффициент корреляции = 0,09. По абсциссе — становая сила, по ординате результат толкания ядра. | Рис. 4 Зависимость между результатами в толкании ядра разного веса (« = 80). Пример сильной корреляционной зависимости. Коэффициент корреляции = 0,892. По абсциссе — результат толкания ядра 5 кг, по ординате — результат толкания ядра 3 кг. |
Регрессия
В практических исследованиях возникает необходимость аппроксимировать (описать приблизительно) диаграмму рассеяния математическим уравнением.
Для линейной зависимости это сделать просто: корреляционный эллипс можно заменить прямой линией (рис. 16). В прямоугольной системе координат уравнение прямой линии записывается в виде:
Это математическое выражение корреляционной зависимости называется уравнением регрессии. Коэффициенты а и Ъ называются параметрами уравнения регрессии, а определяет отрезок, отсекаемый прямой линией на оси Y, b—изменение У при изменении X на единицу и называется также коэффициентом регрессии.
Уравнение регрессии тем лучше описывает зависимость, чем меньше рассеяние диаграммы, чем больше теснота взаимосвязи. Уравнение прямой линии пригодно для описания только линейных зависимостей. В случае нелинейных зависимостей математическая запись может отображаться уравнениями параболы, гиперболы и др.
В заключение необходимо сделать одно важное замечание о значении показателей, характеризующих взаимосвязь признаков (коэффициентов корреляции, регрессии и т. п.). Все они дают лишь количественную меру связи, но ничего не говорят о причинах зависимости. Определить эти причины —' дело самого исследователя.