- •Статистические методы изучения взаимосвязей социально-экономических явлений Причинность, регрессия, корреляция
- •Количественные критерии оценки тесноты связи
- •Парная регрессия на основе метода наименьших квадратов и метода группировок
- •Зависимость между окупаемостью затрат и сроком освоения
- •Множественная (многофакторная) регрессия
- •Собственно-корреляционные параметрические методы изучения связи
- •Оценка линейного коэффициента корреляции
- •Расчетная таблица для определения
- •Принятие решений на основе уравнений регрессии
- •Методы изучения связи качественных признаков
- •Ассоциации и контингенции
- •Зависимость успеваемости студентов от посещаемости
- •Вспомогательная таблица для расчета коэффициента взаимной сопряженности
- •Ранговые коэффициенты связи
- •Исходные данные
- •Расчетные данные для определения рангового
Ассоциации и контингенции
у х |
0 |
1 |
Итого |
0 |
a |
b |
a+b |
1 |
c |
d |
c+d |
Итого |
a+c |
b+d |
N |
Коэффициенты вычисляются по формулам:
ассоциации: (18)
контингенции: (19)
Причем, всегда коэффициент контингенции меньше коэффициента ассоциации ( > ).
Связь считается подтвержденной, если 0,5 или 0,3.
Пример. В результате обследования студентов факультета экономики и менеджмента БГТУ им. В.Г. Шухова получены данные, представленные в таблице 6. Определим коэффициент контингенции между успеваемостью и посещаемостью спортивных секций студентами.
Таблица 6
Зависимость успеваемости студентов от посещаемости
спортивных секций
Успеваемость |
Количество студентов |
||
посещающих спортивные секции |
не посещающих спортивные секции |
Итого |
|
Удовлетворительная Неудовлетворительная |
374 17 |
102 51 |
476 68 |
=
=
Таким образом, связь между успеваемостью и посещаемостью спортивных секций студентами факультета экономики и менеджмента имеет место, но не столь существенна.
Когда каждый из качественных признаков состоит более чем из двух групп, то для определения тесноты связи возможно применение коэффициентов взаимной сопряженности Пирсона и Чупрова. Эти коэффициенты вычисляются по следующим формулам:
коэффициент Пирсона: (20);
коэффициент Чупрова: (21)
где - показатель взаимной сопряженности;
- определяется как сумма отношений квадратов частот каждой клетки таблицы к произведению итоговых частот, соответствующего столбца и строки. Вычитая из этой суммы «1», получим величину : ;
K - число значений (групп) первого признака;
K - число значений (групп) второго признака.
Чем ближе величина коэффициента Пирсона и коэффициента Чупрова к 1, тем теснее связь.
Таблица 7
Вспомогательная таблица для расчета коэффициента взаимной сопряженности
у х |
I |
II |
III |
Итого |
I II III |
|
|
|
|
Итого
|
|
|
|
n |
(22)
Пример. С помощью коэффициентов взаимной сопряженности исследуем связь между квалификацией рабочих предприятия и уровнем их образования (см. табл. 8).
Таблица 8
Зависимость квалификации рабочих от их уровня образования
Квалификация |
Образование |
Итого |
||
незаконченное среднее |
среднее |
незаконченное высшее |
||
Низкая Средняя Высокая |
15 10 - |
5 20 15 |
- 5 20 |
20 35 35 |
Итого |
25 |
40 |
25 |
90 |
;
Связь умеренная.