Читать другое по менеджменту: "Определение коэффициентов корреляции между ростом и весом (в норме) у лиц женского и мужского пола в зависимости от возраста" Страница 2

(Назад) (Cкачать работу)

Условно считается, что связь сильная, когда, при - связь средняя, если- слабая. Причем приведенные соображения о коэффициенте корреляции справедливы только, когда характер связи между варьирующими признаками пропорциональный или линейный. При нелинейной даже явной связи коэффициент корреляции между X и Y может оказаться равным нулю.

Линейная корреляция между двумя переменными х и у определяется знаком и величиной Σi (xi-μx )(yi-μy), где μx и μy среднее значение х и у. Вычисление коэффициента в MS Excel В MS Excel для вычисления коэффициента корреляции используется функция КОРРЕЛ со следующими характеристиками:

КОРРЕЛ (массив 1; массив 2),

где:

массив 1 - диапазон данных для первой переменной,

массив 2 - диапазон данных для второй переменной.

В данном случае использована функция КОРРЕЛ для вычисления коэффициента корреляции у мужчин и женщин.

А) Вычисление коэффициента корреляции у мужчин. Б) Вычисление коэффициента корреляции у женщин. Вычисление ошибки.

Выборочный коэффициент корреляции r, как и всякая выборочная характеристика, имеет свою среднюю ошибку, которая вычисляется по формуле:

и отличается от «генерального» коэффициента корреляции ῤ.

При оценке достоверности выборочного коэффициента корреляции в качестве нулевой гипотезы принимается, что в генеральной совокупности нет никакой корреляции, т.е. ῤ=0.

В) Вычисление ошибки в MS Excel. Определение значимости Для чего нужна значимость.

В большинстве случаев вычисление коэффициента корреляции осуществляется по небольшому объему исходных данных. Вследствие этого может оказаться, что корреляция во всей генеральной совокупности близка к нулю, т.е. связи между двумя изучаемыми признаками нет. Хотя арифметически коэффициент корреляции вычислений по исходным данным одной выборки отличается от нуля.

Поэтому после вычисления коэффициента корреляции нужно выяснить, является ли он значимым, т.е. фактически проверить гипотезу о том, что коэффициент корреляции генеральной совокупности отличен от нуля. Для решения такой задачи используется статистическая гипотеза.

Пусть в (статистическом) эксперименте доступна наблюдению случайная величина, распределение которой известно полностью или частично. Тогда любое утверждение, касающееся называется статистической гипотезой. Гипотезы различают по виду предположений, содержащихся в них:

Статистическая гипотеза, однозначно определяющая распределение , то есть , где какой-то конкретный закон, называется простой.

Статистическая гипотеза, утверждающая принадлежность распределения к некоторому семейству распределений, то есть вида , где- семейство распределений, называется сложной.

На практике обычно требуется проверить какую-то конкретную и как правило простую гипотезу . Такую гипотезу принято называть нулевой. При этом параллельно рассматривается противоречащая ей гипотеза , называемая конкурирующей или альтернативной.

Проверка этой гипотезы проводится по t - критерию Стьюдента при заданном уровне значимости p и числе степеней свободы(n - число коррелируемых пар).

Коэффициент

Похожие работы