Глава 5 исследование связи между общим количеством объектов научных исследований и разработок, и численностью людей, работавших в этой области в период 2003 – 2009 года
Корреляция (корреляционная зависимость) — статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми). При этом, изменения значений одной или нескольких из этих величин приводят к систематическому изменению значений другой или других величин. Математической мерой корреляции двух случайных величин служит корреляционное отношение, либо коэффициент корреляции (или ). В случае, если изменение одной случайной величины не ведёт к закономерному изменению другой случайной величины, но приводит к изменению другой статистической характеристики данной случайной величины, то подобная связь не считается корреляционной, хотя и является статистической.
Корреляционный анализ — метод обработки статистических данных, с помощью которого измеряется теснота связи между двумя или более переменными. Корреляционный анализ тесно связан с регрессионным анализом (также часто встречается термин «корреляционно-регрессионный анализ», который является более общим статистическим понятием), с его помощью определяют необходимость включения тех или иных факторов в уравнение множественной регрессии, а также оценивают полученное уравнение регрессии на соответствие выявленным связям (используя коэффициент детерминации).
Ограничения корреляционного анализа
Множество корреляционных полей. Распределения значений (x, y) с соответствующими коэффициентами корреляций для каждого из них. Коэффициент корреляции отражает «зашумлённость» линейной зависимости (верхняя строка), но не описывает наклон линейной зависимости (средняя строка), и совсем не подходит для описания сложных, нелинейных зависимостей (нижняя строка). Для распределения, показанного в центре рисунка, коэффициент корреляции не определен, так как изменчивость y равна нулю.
Применение возможно при наличии достаточного количества наблюдений для изучения. На практике считается, что число наблюдений должно быть не менее, чем в 5-6 раз превышать число факторов (также встречается рекомендация использовать пропорцию не менее, чем в 10 раз превышающую количество факторов). В случае, если число наблюдений превышает количество факторов в десятки раз, в действие вступает закон больших чисел, который обеспечивает взаимопогашение случайных колебаний.
Необходимо, что бы совокупность значений всех факторных и результативного признаков подчинялась многомерному нормальному распределению. В случае, если объём совокупности недостаточен для проведения формального тестирования на нормальность распределения, то закон распределения определяется визуально на основе корреляционного поля. Если в расположении точек на этом поле наблюдается линейная тенденция, то можно предположить, что совокупность исходных данных подчиняется нормальному закону распределения.
Исходная совокупность значений должна быть качественно однородной.
Сам по себе факт корреляционной зависимости не даёт основания утверждать, что одна из переменных предшествует или является причиной изменений, или то, что переменные вообще причинно связаны между собой, а не наблюдается действие третьего фактора.
Область применения
Данный метод обработки статистических данных весьма популярен в экономике и социальных науках (в частности в психологии и социологии), хотя сфера применения коэффициентов корреляции обширна: контроль качества промышленной продукции, металловедение, агрохимия, гидробиология, биометрия и прочие. В различных прикладных отраслях приняты разные границы интервалов для оценки тесноты и значимости связи.
Популярность метода обусловлена двумя моментами: коэффициенты корреляции относительно просты в подсчете, их применение не требует специальной математической подготовки. В сочетании с простотой интерпретации, простота применения коэффициента привела к его широкому распространению в сфере анализа статистических данных3.
Таблица 20.
Года |
Численность посещающих научно-исследовательские организации, конструкторские бюро, опытные заводы, млн. Y |
Общее число организаций, выполняющих исследования и разработки, млн.
Х |
млн., YX |
млн.,Y2 |
млн., X2 |
2003 |
0,012056 |
0,002820 |
33,99 |
145,34 |
7,95 |
2004 |
0,012385 |
0,002689 |
33,30 |
153,38 |
7,23 |
2005 |
0,013009 |
0,002634 |
34,26 |
169,23 |
6,93 |
2006 |
0,013567 |
0,002580 |
35,00 |
184,06 |
6,65 |
2007 |
0,014300 |
0,002593 |
37,07 |
204,49 |
6,72 |
2008 |
0,014873 |
0,002402 |
35,72 |
221,20 |
5,77 |
2009 |
0,014500 |
0,002312 |
33,52 |
210,25 |
5,35 |
всего |
0,094690 |
0,018030 |
242,86 |
1287,95 |
46,6 |
средняя |
0,013527 |
0,002576 |
34,69 |
183,99 |
6,65 |
=183,99
– 0,013527
=183,989
млн.
=6,65
– 0,002576
=
6,649 млн.
r=
=0,
99
r=
=0,97
Таким образом, результаты по формулам близки и это свидетельствует о наличии прямой зависимости между изучаемыми объектами.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Анализ ряда динамики числа объектов, занимающихся научными исследованиями и разработками в период 2003-2009 годов показал:
Научно-исследовательские организации:
Минимальный отрицательный прирост (цеп.) в 2007 г. и составляет -0,6% или -13 научно-исследовательских организаций.
Минимальный отрицательный прирост (баз.) в 2003 г. и составляет -2,5% или - 66 научно-исследовательских организаций.
Максимальная убыль (цеп.) наблюдается в 2005 г. и составляет -14, 1% или -349 научно-исследовательских организаций.
Максимальная убыль (баз.) наблюдается в 2009 г. и составляет -28,6% или -48 научно-исследовательских организаций.
Конструкторские бюро:
Максимальный прирост (цеп.) в 2005 г. и составляет 152,07% или 295 конструкторских бюро.
Максимальный прирост (баз.) в 2007 г. и составляет 93,39% или 240 конструкторских бюро.
Максимальная убыль (цеп.) наблюдается в 2008 г. Она составляет 15,89% или 79 конструкторских бюро.
Максимальная убыль (баз.) наблюдается в 2004 г. Она составляет 24,51% или 63 конструкторских бюро.
Опытные заводы:
Максимальный прирост (цеп.) числа заводов наблюдается в 2006 г. И составляет 63,34% или 19 заводов.
Максимальный прирост (баз.) числа заводов наблюдается в 2007 г. И составляет 76,47% или 26 заводов.
Максимальная убыль (цеп.) числа заводов наблюдается в 2003 г. И составляет 17,64% или 6 заводов.
Максимальная убыль (баз.) числа заводов наблюдается в 2003 г. И составляет 17,64% или 6 заводов.
- Среднее значение научно-исследовательских организаций за период с 2002 по 2009гг. составляет 2207,7 организаций.
- Средний абсолютная убыль составила 107,4 научно-исследовательских организаций в год.
- Средний темп прироста отрицателен и равен -1% научно-исследовательских организации в год.
- Среднее значение конструкторских бюро за период с 2002 по 2009гг. составляет 367,75
- Средний абсолютный прирост составляет 17,15 конструкторских бюро в год.
- Средний темп прироста равен 0,6% конструкторских бюро в год.
- Среднее значение опытных заводов за период с 2002 по 2009гг. составляет 43,38.
- Средний абсолютный прирост составляет 3,29 опытных завода в год.
- Средний темп прироста равен 0,8% опытных заводов в год
Расчет показателей структуры и структурных сдвигов показал следующую тенденцию:
- Удельный вес общего числа научно-исследовательских организаций ежегодно уменьшался в среднем на 1,257 проц. пункта.
- Удельный вес общего числа конструкторских бюро ежегодно увеличивался на 1,071 проц. пункта.
- Удельный вес общего числа опытных заводов ежегодно увеличивался на 0,185 проц. пункта.
Так же установилась связь между количеством объектов научных исследований и разработок и численностью людей, выполнявших научные исследования и разработки.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1.Минашкин В.Г., Шмойлова Р.А., Садовникова Н.А., Моисейкина Л.Г., Рыбакова Е.С. Теория статистики: Учебно-методический комплекс. – М.: Изд. Центр ЕАОИ. 2008. – 296 с.
2. Статистический журнал ежегодник Россия в цифрах - 2011 г.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. www.consultant.ru
2. www.mogem.ru/okved_92_62.htm
3. http://ru.wikipedia.org/wiki/Корреляция
4. http://ru.wikipedia.org/Статистика
5. www.rgs.ru
1 http://ru.wikipedia.org/Статистика
2 Минашкин В.Г., Шмойлова Р.А., Садовникова Н.А., Моисейкина Л.Г., Рыбакова Е.С. Теория статистики: Учебно-методический комплекс. – М.: Изд. Центр ЕАОИ. 2008. С. 138.
3http://ru.wikipedia.org/wiki/Корреляция