double arrow

Схема 2. Модели взаимосвязи зависимых и независимых переменных


Модели взаимосвязи зависимых и независимых переменных

Так, корреляционный анализ, включающий методы линейной и множественной регрессии, позволяет измерять связь между зависимы­ми и независимыми переменными. Оставаясь стандартным и необходи­мым условием решения более сложных задач с применением методов более высокого порядка, регрессионный метод не позволяет, тем не менее, отобразить реальные причинно-следственные связи между пере­менными. Типичная модель взаимосвязей, полученная в результате стан­дартного регрессионного анализа, показана на схеме 2а.

В реальной ситуации, однако, независимые переменные (Хр Хд) могут оказывать влияние друг на друга, а также на зависимую пере­менную (X,), причем это влияние может быть как прямым, так и обратным 2b, с.

Примером многомерного статистического анализа, позволяющего оценить точность таких моделей путем эмпирической оценки прямых и непрямых воздействий одной переменной на другую, являетсяпат-ана­лиз. В нем различаются эндогенные (частично определенные внутренни­ми переменными данной модели) и экзогенные (полностью обуслов­ленные внешними по отношению к данной модели факторами) пере­менные. Здесь оперируют понятием рекурсивной модели, которая означает, что все взаимосвязи между переменными имеют однонаправ­ленный характер (схема IV), а также нерекурсивной модели, в которой существует обратная связь (схема 2с) между любыми переменными. За счет этого создаются возможности для применения различных методик расчета вариантов статистической взаимосвязи между переменными.




Важным преимуществом пат-анализа является то, что он позво­ляет судить не только о том, связаны ли переменные в нашей модели именно так, как мы предполагали, но и о том, каково относительное влияние каждой переменной на другие переменные в данной модели. Зная это, мы можем выработать рекомендации, помогающие напра­вить практические усилия на изменение именно той переменной, которая имеет наибольшее влияние и тем самым обеспечивает наибо­лее эффективное и результативное применение наших усилий.

Важное место среди частных методов занимает ифакторный ана­лиз, или метод многомерной математической статистики, с помощью

Схема 3







Сейчас читают про: