Описательная статистика

Сочесть пески, лучи планет .”

Г.Державин

Исследователя интересует не только вопрос о наличии связи между параметрами, но и вопрос о степени и характере этой связи. Точечная диаграмма иллюстративно изображает наличие связи. Можно заметить, что большие значения первой переменной дают большие значения и для второй. То же и с малыми значениями. Зная значения одной из переменных для какого-то конкретного случая, не отображенного на данной диаграмме, можно предположить соответствующее ему значение другой переменной.

Допустим, вновь прибывший при испытании по первому параметру показал результат 13. Тогда наиболее вероятное значение параметра 2 для него будет лежать, скорее всего, в интервале 35-45. Построенная нами точечная диаграмма иллюстрирует сильную степень связи. Если точки на диаграмме располагаются приблизительно по прямой, то такую связь называют совершенной или линейной связью. Такая связь на практике получается исключительно редко.

Вычисление коэффициента корреляции Пирсона

“Запрещено заниматься музыкой

более двадцати четырех часов

в сутки”.

Жак Превер

Существуют несколько коэффициентов. Каждый из которых вычисляется по определенной формуле. Вычислим коэффициент корреляции Пирсона. Будем обозначать его r.

При выражении данных в числовом виде он является наиболее подходящим. Он предназначен для анализа данных, представленных в рейтинговом или интервальном виде.

Формула для вычисления коэффициента Пирсона выглядит так:

r =

Не пугайтесь громоздкости формулы. По сути она гораздо проще, чем сначала кажется. Произведем вычисления. В качестве исходных данных, как мы сказали, необходимо два ряда значений для двух переменных.

Пусть в исследовании по двум параметрам X и Y принимали участие пять респондентов A, B, C, D, E и имеется следующий результат, представленный в числовом виде:

Нам необходимо установить, имеется ли между этими двумя переменными связь, какова она и по знаку и по величине. Применим формулу Пирсона.

Промежуточные результаты представим в виде таблицы: