Kovariancia és korreláció mint kommunikációs intézkedések
Ellenőrzése kapcsolatok hipotézisek. abban az esetben, több mint egy változó, amely magában foglalja egyidejű változások és mérjük őket, tekintet nélkül a hatás irányát utasítások (változó minősül befolyása mások). A statisztikai mérőszáma kommunikációs szolgál ugyanazon a mintavételi arány kovariancia Sxy. Úgy számítják, mint az átlag, a munkálatok az eltérés az egyes változók:
Ez jellemzi a kapcsolat kovariancia két változó X és Y.
Kovariancia ad mennyiségi jellemző szórásgörbe. ahol a változók kijelölt tengelyek és egyes megfigyelések, azaz nyert empirikus adatok - pontot egy derékszögű koordináta-rendszert. A beállítási pontok alkotnak egy „felhő”, amelyen a kommunikációs forma megítélése változó X és Y.
Ha a kommunikáció pozitív, a magasabb értékek az egy variábilis (X) megfelelnek az egyre magasabb értékeket egy másik változó (Y). Ez az eset a ábrán látható. 12.1. Minél nagyobb a legnagyobb korrelációs együttható, annál hosszúkás diagram néz diszperziós egy „felhő” adat.
Megjegyezzük, hogy a kovariancia változó önmagával - a szórás.
Ris.12.1. szórásgörbe.
Amikor beszélünk a három fő kórokozó kivonási viszonyok következtében a kísérleti adatok azt is, ami a kovariancia független és függő változók. Azonban ez úgy értendő, a természet a véletlenszerűséget közötti viszony változása ezeket a változókat, hanem annak szükségességét, hogy számít a kovariancia és korrelációs együttható. Számszerűsíteni kísérleti úton hatása általánosan használt különbségeket. nem méri kapcsolatokat. A korrelációs módszer gyűjtésére kutatási adatok, előnyben részesítjük a korrelációs koefficiens egy kényelmesebb módszer kvantitatív értékelése a kommunikáció.
A korreláció az arány kapott a lehető legnagyobb kovariancia:
ahol r - százalékában a lehető legnagyobb kovariancia, amely ebben az empirikus vizsgálat elérte.
Egy másik meghatározás korrelációs együttható: korrelációt kovariancia standardizált változókat. Rendeltetése r származik regressziós fogalom. F. Galton és Pearson használt tanulmányait visszafejlődését fizikai mérések egyik generációról a másikra. Ez a jelölés volt rendelve a Pearson-féle korrelációs együttható számítása alapján munkát pontot, míg a többi korrelációs együttható egy konszolidált egyéb elnevezések (# 966 - „phi” az a tényező, # 964; - "tau" Kendall és munkatársai) .. A regressziós együttható is más elnevezések, beleértve a és r.
Ellentétben kovariancia és korrelációs együtthatók célzó intézkedések közötti kommunikáció létesítésének változók refessii együtthatót megjósolni egy változó cél szerinti másik. Ezt követően válik fontos meghatározni, hogy egy változó értéke - X vagy Y - használunk megjósolni más értékek. Ez tükröződik a jelzése a szekvencia x és y az index regressziós együttható. Ennek megfelelően a regressziós együtthatók sorrendje különböző változók az index különböző értékeket, míg a kovariancia és korrelációs együtthatók a változók megadásához a szekvenciát az index nem számít, mivel ez lesz az egy és ugyanazon kontextusban értéket.