2018-03-09
190
Коэффициент корреляции - это величина, характеризующая направление и силу связи между признаками, который одним числом дает представление о направлении и силе связи между признаками (явлениями), пределы его колебаний от 0 до ± 1.
По направлению связь между явлениями может быть прямая (+)и обратная (-).
Прямая связь (положительный коэффициент корреляции) – с увеличением одногопризнака увеличивается другой признак (+). Например, чем старше ребенок, тем больше его рост;по мере снижения температуры тела, как правило, частота пульса уменьшается и т.д.
Обратная связь (отрицательный коэффициенткорреляции) – с увеличением одного признака (явления) другой уменьшается (-).
Под теснотой (силой) связи понимают степень сопряженности между признаками. Чем больше среднему значению одного признака соответствует среднее значение другого, тем больше теснота, сила связи меду ними. Теснота связи определяется величиной коэффициентакорреляции от 0 до ± 1 (табл. 1).
В зависимости от численного выражения коэффициента корреляции различают связь слабую (0,0 до 0,3), среднюю (от 0,3 до 0,7) и сильную от 0,7 до 1,0) (см. табл. 1).
Таблица 1
Определение тесноты и направления связи по коэффициенту корреляции
|
ОЦЕНКА КОРРЕЛЯЦИИ |
ВЕЛИЧИНА КОЭФФИЦИЕНТА ПРИ НАЛИЧИИ
| |
| Прямой корреляции (+) | Обратной корреляции (-) | |
| Связь отсутствует | 0 | 0 |
| Малая (низкая, слабая) | От 0 до +0,3 | От -0,3 до 0 |
| Средняя | От +03 до +07 | От -03 до -07 |
| Большая (высокая, сильная) | От +0,7 до +1,0 | От -0,7 до -1,0 |
| Полная связь | +1,0 | -1,0 |
Корреляционная связь может быть прямолинейной и криволинейной.
Прямолинейная связь - характеризуется относительно равномерным изменением средних значений одного признака при равных изменениях другого.
Криволинейнаясвязь – при равномерном изменении одного признака могут наблюдаться возрастающие илиубывающие значения другого признака.
Практическое значение установления корреляционной связи.
Выявление причинно-следственной связи между факторными и результативными признаками (при оценке физического развития, для определения связи между условиями труда, быта и состоянием здоровья, при определении зависимости частоты случаев болезни от возраста, стажа, наличия производственных вредностей и др.).
Зависимость параллельных изменений нескольких признаков от какой-то третьей величины. Например, под воздействием высокой температуры в цехе происходят изменения кровяного давления, вязкости крови, частоты пульса и др.
Методы вычисления коэффициента корреляции
Длявычисления коэффициента корреляции используют методы рангов, или метод Спирмена «ро» (ρ), квадратов, или метод Пирсона (r), корреляционной решетки (η) и множественной корреляции. Наиболее простым методом является вычисление коэффициента корреляции методом рангов (метод Спирмена), но полученный метод дает приближенные результаты.
