Условия проведения корреляционного анализа

Виды связи между социально-экономическими явлениями.

Лекция 12-13. Тема 9. Статистические методы анализа взаимосвязей.

Факторный анализ. Индексные системы

Базисные и цепные индексы. (Самостоятельно)

1. Сущность корреляционной связи.

2. Статистические методы выявления наличия корреляционной связи между явлениями.

3. Измерение степени тесноты связи между двумя признаками.

3.1. Линейный коэффициент корреляции.

3.2. Эмпирическое корреляционное отношение.

4. Уравнение регрессии. Теоретическая линия регрессии. Коэффициенты регрессии. Проверка адекватности теоретического уровня регрессии.

Изучение зависимости вариации признака от окружающих условий составляет содержание теории корреляции (корреляция – соответствие, отношение). Например, уровень производительности труда работников предприятия будет зависеть от совершенства применяемого оборудования, технологии, организации производства и др.

Признаки, которые выступают в качестве факторов, влияющих на другие признаки, называются факторными признаками.

Признаки, которые являются результатом влияния этих факторов, - результативные.

Зависимости могут быть:

1) функциональные – характеризуются полным соответствием между изменением причины и изменением результативной величины. Каждому значению признака-фактора соответствует определенное значение результативного признака (например, размер стипендии от рейтинга, успеваемости студентов).

2) корреляционные – между изменением факторного и результативного признаков нет полного соответствия, влияние отдельных факторов проявляется лишь в среднем при массовом наблюдении фактов (на успеваемость влияют уровень преподавателя, память, сложность материала и т.д.).

При наличии функциональной зависимости можно по величине факторного признака (х) точно определить величину результативного признака (у).

При наличии корреляционной зависимости устанавливается лишь тенденция изменения результативного признака при изменении величины факторного признака.

При исследовании корреляционной зависимости статистика решает следующие задачи:

1. Предварительный анализ свойств моделируемой совокупности единиц.

2. Установление факта наличия связи, определение ее направления и формы.

3. Измерение степени тесноты связи между признаками.

4. Построение регрессионной модели. Оценка адекватности модели, ее практическое использование.

1. Важное условие – однородность исследуемых единиц (при анализе работы предприятия должны быть отобраны предприятия, выпускающие однотипную продукцию).

2. Важное условие – достаточность числа наблюдений.

3. Факторы, включаемые в исследование, должны быть независимы друг от друга, полностью исключаются факторы, функционально связанные с результативным признаком.

4. Необходимость изучить форму распределения нормальное распределение – для него разработаны основные положения корреляционного анализа.

5. Факторы должны иметь количественное выражение.