2015-07-04
562
Коэффициент корреляции указывает лишь на степень (тесноту) связи в изменчивости двух переменных величин, но не позволяет судить о том, как меняется одна величина по мере изменения другой. Ответ на этот вопрос дает вычисление коэффициента регрессии, показывающего, на какую величину в среднем изменяется один признак при изменении другого на единицу измерения. Регрессионный анализ, в отличие от корреляционного, изучает эффект влияния одного признака на другой, зависимость признака от фактора, характер влияния фактора на признак. Его основные результаты таковы:
1. Таблица дисперсионного анализа, в которой показана сила и достоверность влияния на признак изучаемого фактора или другого признака.
2. Уравнение регрессии, выражающее пропорциональность сопряженного изменения признаков, тенденции их взаимосвязанной изменчивости или динамики.
3. Оценки значимости коэффициентов уравнения регрессии.
Регрессионный анализ методически ориентирован односторонне – на изучение зависимости одного признака от другого (зависимость y от x или, напротив, зависимость x от y), хотя может применяться к случаям, когда фактически имеется взаимозависимость двух переменных.
|
|
|
Основную тенденцию взаимосвязанного изменения двух признаков можно отобразить с помощью простого графического приема. Разобьем ось x на несколько интервалов. Найдем для каждого из них частные средние значения признака y (My). Теперь проведем через эти средние точки ломаную линию. Это будет линия регрессии Y по x. Регрессия – изменение среднего уровня одного признака при изменении другого (рис. 12).
