Шкала меры существенности структурных различий по интегральным коэффициентам

Интервал значений	Характеристика меры структурных различий
0,000 – 0,030	Тождественность структур
0,031 – 0,070	Весьма низкий уровень различия структур
0,071 – 0,150	Низкий уровень различия структур
0,151 – 0,300	Существенный уровень различия структур
0,301 – 0,500	Значительный уровень различия структур
0,501 – 0,700	Весьма значительный уровень различия структур
0,701 – 0,900	Противоположный тип структур
0,901 и выше	Полная противоположность структур

1. Определение параметров в генеральной совокупности:

	Повторный отбор	Бесповторный отбор
Простая случайная выборка
Стратифицированный (типический) отбор
Серийный отбор

2. Определение необходимой численности выборки

а) для повторного отбора

б) для бесповторного отбора

3. Определение вероятности, с которой может быть гарантирован результат

Обобщающие показатели структурных сдвигов

Обобщающие показатели, характеризующие структурные изменения

Линейный коэффициент абсолютных структурных сдвигов

,

где — доля i-й структурной части совокупности в j-й период;

— доля i-й структурной части в j-1 период;

k — число структурных частей совокупности.

Квадратический коэффициент абсолютных структурных сдвигов

.

Квадратический коэффициент относительных структурных сдвигов

.

Интегральный коэффициент структурных сдвигов

;

Индекс А.Салаи

,

где и — доля k-й структурной части совокупности для i-й и j-й группы соответственно.

— количество структурных частей.

d_ij-d_ij-1

Корреляция

При изучении конкретных зависимостей одни признаки выступают в качестве факторов, обусловливающих изменение других признаков. Признаки этой первой группы в дальнейшем будем называть признаками-факторами (факторными признаками); а признаки, которые являются результатом влияния этих факторов, будем называть результативными.

Например при изучении зависимости между долей покупателей в возрасте от 25 до 40 лет и средней ценой на продукцию по выборке из 50 магазинов доля покупателей в возрасте от 25 до 40 лет – факторный признак, средняя цена – результативный.

Рассматривая зависимости между признаками, необходимо выделить прежде всего две категории связи: 1) функциональные; 2) корреляционные.

Функциональные связи характеризуются полным соответствием между изменением факторного признака и изменением результативной величины, и каждому значению признака-фактора соответствуют вполне определенные значения результативного признака.

В корреляционных связях между изменением факторного и результативного признака нет полного соответствия, воздействие отдельных факторов проявляется лишь в среднем при массовом наблюдении фактических данных.

Одновременное воздействие на изучаемый признак большого количества самых разнообразных факторов приводит к тому, что одному и тому же значению признака-фактора соответствует целое распределение значений результативного признака, поскольку в каждом конкретном случае прочие факторные признаки могут изменять силу и направленность своего воздействия.

При сравнении функциональных и корреляционных зависимостей следует иметь в виду, что при наличии функциональной зависимости между признаками можно, зная величину факторного признака, точно определить величину результативного признака. В отличие от жесткости однозначно функциональной связи корреляционные связи характеризуются множеством причин и следствий и устанавливается тенденция изменения результативного признака при изменении величины факторного признака.

При изучении корреляционных взаимосвязей решаются следующие задачи:

1. выявление факта наличия взаимосвязи;

1. оценка степени тесноты взаимосвязи;

2. построение модели зависимости (модели регрессии);

3. оценка адекватности модели и ее параметров

4. интерпретация результатов моделирования

5. построение прогноза по модели регрессии