КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ ТЕМЫ:
Задача каждой науки – вскрыть и изучить наиболее существенные связи между явлениями и процессами. Известны два вида связи между явлениями (признаками): функциональная и корреляционная.
Функциональная связь отражает строгую зависимость процессов или явлений и изменение какого-либо одного явления обязательно связано с изменением числовых значений другого явления на строго определенную величину. Функциональная связь, как правило, проявляется при физических и химических явлениях, где её можно представить в виде уравнения, формулы. Примеров функциональной связи может являться увеличение объема шара в строгой зависимости от увеличения его радиуса, расширение тела по мере увеличения температуры нагревания и т.д. Корреляция – понятие, которое также означает взаимосвязь между признаками. При корреляционных связях, характерных для медико-биологических явлений, значению одного признака соответствуют разные значения других признаков. Корреляционная связь необходима, например, при оценке взаимосвязей между стажем работы и уровнем заболеваемости работающих; между разными уровнями физических факторов окружающей среды и состоянием здоровья; между различными уровнями интенсивности нагрузки и частотой (уровнем) физиологических реакций организма; между сроками госпитализации и частотой осложнений. Статистика позволяет исследователю измерить связи, обосновать выводы и наглядно их иллюстрировать. Корреляционная связь бывает положительной - прямой (при увеличении одного признака увеличивается другой) и отрицательной - обратной (при увеличении одного показателя другой уменьшается). Коэффициент корреляции свидетельствует не только о направлении связи, но и об уровне этой связи. Сильная связь выражается коэффициентом от 0,7 до 0,99, средняя — от 0,3 до 0,69, слабая — до 0,29. При нулевом значении коэффициента связи отсутствуют.Наиболее простыми методом определения коэффициента корреляции являются ранговая корреляция:
, где
- коэффициент ранговой корреляции, d - разность рангов, n –число сопоставляемых пар признаков.
При ранговой корреляции числовые выражения сравниваемых статистических рядов ранжируют, то есть проставляют ранговые номера для каждой цифры (от 1 и далее) и подставляют значения в формулу с учетом разницы порядковых значений. При расчете коэффициента корреляции методом квадратов (метод Пирсона) сначала вычисляют среднее значение в каждом вариационном ряду сравниваемых групп. Затем находят отклонение каждой величины ряда от полученной средней. Для устранения отрицательных значений эти величины возводят в квадрат и подставляют в формулу: rxy =
, где dx и dy – отклонение каждой варианты от своей средней арифметической Мх и Мy.
По величине коэффициента устанавливают направление и силу связи. Достоверность коэффициента определяют по таблицам критических значений (таблицам Каминского) при n’ = n-2 (приложение, табл. 4), а также при расчете средней ошибки и критерия достоверности t. Коэффициент корреляции должен превышать свою ошибку не менее чем в 3 раза.
Формула ошибки коэффициента ранговой корреляции: m =
, t =
По методу Пирсона ошибка коэффициента корреляции вычисляется по формуле: mr =
, , t =
. Значения t оценивается по таблице критических значений критерия t (при n
Еще по теме КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ ТЕМЫ::
- Краткое содержание темы:
- Краткое содержание
- Краткое содержание
- Краткое содержание
- Краткое содержание
- Краткое содержание
- Краткое содержание
- Краткое содержание
- Краткое содержание
- Краткое содержание главы
- Краткое содержание главы
- Краткое содержание главы
- Краткое содержание главы
- Содержание занятия. Краткие рекомендации по работе с периметрами других систем.