Критерии согласия. Для оценки тесноты связи применяются показатели вариации

19 20 21 22 23 24 25

Для оценки тесноты связи применяются показатели вариации:

1. Общая дисперсия результативного признака - отражает совокупное влияние факторов:

2. Факторная дисперсия результативного признака - отражает вариацию только от воздействия изучаемого фактора х:

Характеризует колеблемость выравненных значений у_х от общей средней величины .

3. Остаточная дисперсия отображает вариацию результативного признака у от всех прочих, кроме х факторов:

Соотношение между факторной и общей отражает меру тесноты связи между х и у.

индекс детерминации – доля факторной дисперсии в общей дисперсии. Если это выражение представить как , то R это будет индекс корреляции.

На основе правила сложения дисперсий (=+индекс корреляции можно представить как: или . Индекс корреляции применяется для оценки тесноты связи при всех формах связи.

Для измерения тесноты линейной связи применяется линейный коэффициент корреляции:

Качественная оценка тесноты связи показателей дается с помощью шкалы Чеддока:

Показатели тесноты связи	0,1-0,3	0,3-0,5	0,5-0,7	0,7-0,9	0,9-0,99
Характеристика силы связи	слабая	умеренная	заметная	высокая	весьма высокая

Рассмотрим на условном примере применение регрессионно-корреляционного анализа связи парной корреляции. Имеется выборочная информация о работе 8 гостиниц, у которых различная среднегодовая наполняемость гостиничных номеров и различная рентабельность их деятельности. В результате регрессионно-корреляционного анализа необходимо определить, существует ли прямая зависимость между наполняемостью гостиничных номеров и если она есть, то насколько она тесная:

N пп	Наполняе-мость (в %%) х	Рентабель- ность (в %%) у	х²	у²	ху	Выравненное (теоретическое) у_х
		8,2 7,0 9,3 8,1 9,5 10,5 7,5 6,3		67,24 49,00 86,49 65,61 90,25 110,25 56,25 39,69	492,0 364,0 669,6 526,5 712,5 840,0 420,0 315,0	7,61 6,65 9,05 8,21 9,41 10,01 7,13 6,41
		66,4		564,78	4339,6	64,48

Определим параметры уравнения линейной парной регрессии:

Наше уравнение парной регрессии будет иметь вид:. Подставим в это уравнение эмпирические значения х и рассчитаем теоретические значения 7,61 и т. д.

Теперь определим тесноту связи между наполняемостью гостиниц и рентабельностью их деятельности:

В результате проведенного анализа установлено, что между наполняемостью гостиниц и рентабельностью их деятельности существует прямая весьма высокая зависимость.

На практике часто возникает необходимость произвести оценку близости эмпирических частот к теоретическим. Такую оценку можно произвести с помощью критериев близости, называемых критериями согласия. Наиболее часто применяется для этих целей – критерий согласия Пирсона («хи»- квадрат), который рассчитывается по формуле:

где f – эмпирические частоты,

- теоретические частоты.

Оценка близости эмпирических частот к теоретическим определяется по вероятности достижения данной величины Р() при случайных отклонениях частот. Если вероятность Р() значительно отличается от нуля (больше, чем 0,05), то отклонения эмпирических частот от теоретических можно считать случайными. Если Р()< 0,05, то отклонения нельзя считать случайными, а эмпирическое и теоретические распределения принципиально друг от друга отличаются.

Величина зависит не только от отклонений фактических частот от теоретических, но и от количества групп, на которые разбита совокупность, поэтому таблицы критических значений рассчитаны для различных степеней свободы варьирования эмпирических частот (приложение). Для нормального распределения число степеней свободы К=n-3, где n – число групп.

Рассмотрим и оценим на примере близость эмпирических и теоретических распределений. Турфирма в течение месяца реализовала 50 путевок. Объем дневной реализации путевок распределился следующим образом (табл.7):

Таблица 7

Число путевок, реализуемых в течение дня	Фактическая реализация f	Теоретическая реализация	f-	(f- )²
до 3 7 и более			-5 -1		0,25 0,75 0,22 2,08 0,25
Всего:			-	-	3,55

Таким образом: К=5-3=2.

По таблице критических значений (приложение) определяем вероятность Р(, что значительно превышает 0,05. Это означает, что отклонения фактических частот от эмпирических можно считать случайными, а само распределение реализации путевок близко к нормальному распределению.