44. Понятие о функциональной,стат.Связи…

Окружающий нас мир полон всевозможных взаимосвязей:между отношением к труду и производительностью, между корпоративной стратегией и долей рынка, между вмешательством государства и состоянием экономики, между объемом выпускаемой продукции и затратами, между сбытом и доходами и т.п.В предыдущих темах говорилось о расчете среднего значения,отклонений и других статистических характеристик, которых обычно бывает достаточно, когда приходится иметь дело с одномерными данными (т.е. лишь с одним измерением – например, заработной платой) о каждой элементарной единице (например, о служащем). При работе с двумерными данными (например, заработной платой и образованием), всегда есть возможность изучать каждое измерение по отдельности – как часть одномерной совокупности данных. Однако при совместном изучении обоих измерений появляются новые возможности для анализа, в частности,возможность выявить взаимосвязь между ними. Различают два типа связей между различными явлениями и их признаками: функциональную и статистическую.Функциональные связи характеризуются полным соответствием между изменением факторного признака и изменением результативной величины, и каждому значению признака-фактора соответствуют определенные значения результативного признака.

Статистические связи проявляются в том, что при изменении значения фактора изменяется распределение результативного признака. При статистической связи разным значениям одной переменной (фактора х) соответствуют разные распределения другой переменной (результата у).

Корреляционная связь – частный случай статистической связи, при котором разным значениям переменной соответствуют разные средние значения другой переменной.Корреляционная связь предполагает, что изучаемые переменные имеют количественное выражение, статистическая связь – бо-

лее широкое понятие и не включает ограничений на уровень измерения показателей.Корреляционная связь может возникать разными способами:

причинно-следственные связи, связи соответствия, т.е. сопряженное изменение двух признаков, оба признака могут быть и причиной, и следствием.Существуют два базовых инструмента, с помощью которых

анализируют двумерные данные: корреляционный анализ, позволяющий оценить степень взаимосвязи между двумя факторами (если такая взаимосвязь вообще существует), и регрессионный анализ, показывающий, как можно предсказать или управлять одной из двух переменных с помощью другой. Проверка статистических гипотез позволяет оценить взаимосвязь, которая, как вам кажется,существует в изучаемых данных, и выяснить, является ли она значимой или может быть объяснена исключительно случайностью.