- •Объект и предмет дисциплины исэпп
- •2.Социальный процесс: понятие, виды и типы, свойства.
- •3.Управляемые социально-экономические процессы
- •4. Управляемые политические процессы.
- •5. Социальные процессы с позиции методологии эволюционизма.
- •6. Социальные процессы с точки зрения функционализма (Лек).
- •7. Институциональный подход к исследованию соц. Процессв
- •8. Системный подход в исследовании социальных процессов (Лек/Рой).
- •11. Метод социальной диалектики
- •Эксперементальный метод исследования сэпп.
- •Логико-теоретические методы в исследованиях социальных процессов.
- •15.Логические основы системного анализа.
- •16. Метод структуризации проблемы построения дерева
- •17. Системный анализ: понятие, принципы, содержание и методология.
- •18. Анализ больших систем: сущность, специфика, ограничения.
- •21. Социометрический анализ: понятие, возникновение, сфера применения.
- •23.Обработка социометрической информации.
- •26. Методология исследования социально-экономических процессов в классической политической экономии.
- •31. Позитивистские, неопозитивистские и постпозитивистские методы исследования сэпп.
- •34.Метод(теория) рационального выбора
- •35. Бихевиоральный подход в исследовании политических процессов.
- •36. Институциональный метод в исследовании политических процессов.
- •37. Логический анализ в исследовании социальных процессоов
- •40. Корреляционный анализ в исследовании социальных процессов
- •41. Основы социального программирования (Рой).
- •43.Социологическое исследование сэпп
- •47. Сбор фактологического материала с помощью опроса.
- •49. Социологическое наблюдение как метод сбора информации.
- •50. Социологический эксперимент епе метод сбора инфориации.
- •51. Факторный анализ в исследовании соц процессов
- •Методологические и методические основы прогнозирования соц.Проц.
- •55. Прогнозирование сэпп
- •56. Прогнозирование политических процессов
- •57. Моделирование как метод исследования социальных процессов
- •58. Моделирование в исследовании в сэпп
- •59. Моделирование политических процессов
- •60. Экспертные методы: понятие,сущность, функции, особенность проведения.
- •61. Метод дельфи: принципы, этапы,критика.
- •62. Индивидуальные и групповые методы г эксперных оценок.
- •Эффективность управления сэпп
- •Исследование эффективности управленческих решений
- •Оценка эффективности управленческого решения.
40. Корреляционный анализ в исследовании социальных процессов
Корреляционный анализ Опыт анализа закономерностей исследуемой реальности показал, что единство и целостность объектов обеспечивается не только прямым влиянием одного признака, явления на другой (по типу причинно-следственной связи), но и косвенно, через сопряженное соотношение между качественно различными факторами. Использование статистических методов к исследованию социальных процессов наглядно иллюстрирует корреляционный анализ, сфера применения которого сегодня стремительно расширяется.
Корреляционный анализ позволяет определить степень зависимости, сопряженности между двумя и более признаками. Корреляционная связь имеет место в том случае, если функциональная (причинная) связь между показателями проявляется лишь частично. В основе корреляционной связи лежит соотношение между динамическими рядами варьируемых признаков, взаимодействие которых обусловливает устойчивый режим функционирования системы. Метод корреляционного и регрессионного анализа широко используется для определения тесноты связи между показателями, не находящимися в функциональной (причинной) зависимости. Теснота связи между изучаемыми показателями измеряется корреляционным отношением (для криволинейной зависимости). Для прямолинейной зависимости исчисляется коэффициент корреляции
Основными задачами корреляционного анализа в практике исследования экономических проблем являются:
• определение оптимального сочетания номенклатуры продуктов
и услуг;
• измерение и оценка зависимости между производственными показателями;
• оценка использования инвестиций в различных программах.
Использование корреляционного анализа позволяет выявлять факторы производства и их влияние на производственные показатели, определять приоритеты разработки стратегии предприятий, а также разрабатывать эффективную торговую политику предприятий. Основу корреляционного анализа составляют связи, назначение которых состоит в выявлении общезначимой связи между исследуемыми переменными, в основе которой лежит действие определенного фактора. При этом одни переменные выступают как факторные, другие — как результативные. Однако, используя такой тип зависимостей, следует учитывать различия между функциональной (причинной) и корреляционной связями. При функциональной связи изменение результативного признака всецело обусловлено действием факторного признака. При корреляционной связи изменение результативного признака обусловлено влиянием факторного признака не всецело, а лишь частично, так как возможно влияние прочих факторов Примером корреляционной связи является зависимость сумм издержек обращения от объема товарооборота. В этом случае, помимо факторного признака — объема товарооборота), на сумму издержек обращения влияют еще неучтенные факторы.
Корреляционный анализ может использоваться для измерения связи между различными показателями исследуемых процессов, что обеспечивает возможность контролировать и направлять эти процессы. Наличие корреляционной связи между показателями позволяет через воздействие на один показатель оказывать влияние на другой показатель, выстраивая порядок управления процессом.
Широкую популярность в процессе использования корреляционного анализа получила формула коэффициента ассоциации известного британского ученого Дж. Юла
Таким образом, с помощью данного критерия можно установить статистически значимую взаимосвязь между переменными, составляющими параметры исследуемого объекта. Использование корреляционного анализа будет неполным, если в расчет не берется значение среднего арифметического распределения, позволяющего сглаживать случайные и неслучайные колебания в динамике исследуемых рядов данных. Однако использование среднеарифметического при определении характера рядов распределений может быть секорректным, если разброс значений в исследуемой совокупности является очень большим. Зафиксировать такой разброс помогут два важнейших статистических показателя: показатель дисперсии и коэффициент вариации. Коэффициент вариации отображает отношение среднего квадратического отклонения к среднему арифметическому и вычисляется