A párhuzamos sorok összehasonlításának módja
A párhuzamos sorozatok összehasonlításának módszere a legegyszerűbb módja a jelenségek közötti kölcsönhatások vizsgálatának.
Ez a módszer a tényező-sorrendű sorozatot összehasonlítja az eredő tulajdonság sorrendjével. Ez az összehasonlítás lehetővé teszi annak meghatározását, hogy a jelenség milyen összefüggésekkel és irányokkal van összefüggésben.
A párhuzamos radarok módszere is lehetővé teszi a kapcsolat szorosságának meghatározását. Ehhez a Fechner-együtthatót és a Spearman rangkorrelációs együtthatóját kell kiszámítani.
A Fechner-együttható kiszámítása.
Ennek az együtthatónak a kiszámításához meg kell számolni a jellemzők értékeinek és azok középértékének eltérését, és. Ebben az esetben az eltérések jele vagy meghatározása. Ha az eltérések jelei a jelzésekben egybeesnek, akkor a variáció konzisztenciájára vonatkozó következtetés levonható, ha nem esik egybe - a változás nem következetes. A Fechner-együttható kiszámításához használt képlet:
C az eltérések véletlenszerű jeleinek száma és
H a nem megfelelő eltérések száma és
A Fechner együttható értékeket egészíthet ki. A statisztikában szokásos feltételezni, hogy a 0,3 kapcsolat gyenge, 0,3 és 0,7 között a kapcsolat átlagos, 0,7 fölött a kapcsolat erős. A plusz jel azt jelzi, hogy a kapcsolat közvetlen, a mínusz jel az inverz.
Figyelembe kell venni, hogy a Fechner együttható határozza meg a kapcsolat irányát, de csak nagyon durva becslést ad a nagyságáról.
Spearman rangsorolási korrelációs együtthatója
A rangsorok korrelációs együtthatója figyelembe veszi az aggregátum egységeinek rangsorának konzisztenciáját.
A rang a szám, amely az aggregátum egységét foglalja el a funkciók és a.
A rangsorolási korrelációs együttható kiszámításának képlete:
ahol: a lakossági egységek száma,
- a ranglista különbsége.
A rangsorok korrelációs koefficiense értékeket vehet fel az intervallumban.
Alternatív jellemzők korrelációja
Abban az esetben, ha a megjelölés ellentétes változatai vannak, beszélnek egy alternatív tulajdonságról (igen, nem). Például a termék alkalmas vagy nem megfelelő.
A két alternatív jel közötti kapcsolat vizsgálata, vagyis a két attribútum attribútumának variációja két csoportra korlátozódik, a "tetrachorikus mutatók" használatával. Számításuk egy adott számítási táblázat használatán alapul (1. táblázat).
Négy sejtből áll, amelyeket az a betűk jeleznek. b. c. d - frekvenciák az I, II, III, IV negyedekben találhatók. A jelek és az oszlopok és sorok fejlécei jellemzik az alternatív jellemző jelenlétét vagy hiányát.
A "tetrachorikus mutatók":
· Pearson asszociációs koefficiens
· Yulia kalligráfia koefficiense
· Julia és Kendal kontingensének koefficiense
· Charlier együttható stb.
Nézzük meg néhányat.
A Pearson egyesülési együtthatója. Ezt az együtthatót alkalmazzuk a megbízhatóság és az alkalmasság közötti kapcsolat szorosságának mérésére. Az alábbi képlet szerint számolva:
Julia kolligációjának együtthatója a következőképpen számítható:
Ez a tényező mutatja az átlagos kommunikációs méretet.
A figyelembe vett együtthatók értékeket vehetnek fel.
Ha több mint két csoport képződik a minőségi mutatók közötti kapcsolat mérésekor, a kapcsolat szorosságának meghatározásához használja a következőket:
· Pearson kapcsolási koefficiense
· Chuprova kölcsönösségi koefficiense
Cramer és. dob
A Pearson kölcsönös koefficiens kiszámítása:
A Chuprova kölcsönös konjugációjának együtthatóját kiszámítjuk:
- az első és a második kritériumnak megfelelő csoportok száma.
- a kölcsönösség mutatója
A Chuprov kölcsönös konjugációjának koefficiensét célszerű használni, ha az egyes jellemzők csoportjainak száma megegyezik. Ha a Cramer-együtthatót használják.
A kölcsönös konjugáció mutatóját segédtáblázattal kell kiszámítani (2. táblázat)
Az adatok a következő képletre vannak helyettesítve:
2. táblázat. Segédtáblázat a kölcsönös függőségi mutató kiszámításához
2. A Fechner-együttható megegyezik:
A Fechner együttható erős pozitív kapcsolatot mutat a jelek és a jelek között.
II. Számoljuk ki a Spearman rangsorainak korrelációs koefficiensét.
1. Adja meg a mutatók rangsorát (5. táblázat). Ehhez a mutatót növekvő sorrendbe soroljuk, és meghatározzuk azt a rangot, amelyet az attribútum foglal el a rangsorban.
a) A 3-as karakterisztika értékét # 1, # 2 és # 3 foglalja el, ennek az értéknek a rangja lesz.
b) A 4-es jelnek megfelelő értéket a 4. és az 5. számmal foglalja el, ennek az értéknek a rangja lesz.
c) A 6-os jellemző értékét a 6. és a 7. szám foglalja el, ennek az értéknek a rangja lesz.
d) A 7-es számnak megfelelő értéket a 8., 9. és 10. számmal foglalja el, ennek az értéknek a rangja lesz.
e) A 8-as jelzés értéke # 11, ennek megfelelően ez az érték lesz.
f) A 9-es értéknek megfelelő értéket a 12., 13. és 14. számmal foglalja el, ennek az értéknek a rangja lesz.
g) A 10-es jelhez tartozó értéket a 15. és a 16. szám foglalja el, ennek az értéknek a rangja lesz.
h) A 11-es jelzés értéke 17 és 18, ennek az értéknek a rangja lesz.
i) A 12-es karakter egyenértékét a # 19, a # 20 és a # 21 elfoglalja, ennek az értéknek a rangja lesz.
j) A 13-as jelnek megfelelő értéket a 22. és 23. számmal foglalja el, ennek az értéknek a rangja lesz.
l) A 14-es jelnek megfelelő értéket a 24. és a 25. szám foglalja el, ennek az értéknek a sorrendje lesz.
m) A 15-nek megfelelő jel értéke a 26-os rangsorban van, ennek megfelelően ez az érték lesz.
n) A mutató értéke 16-nak felel meg a # 27-nek, ennek az értéknek a sorszáma megfelel.
3. Számítsa ki a rangsorok korrelációs koefficiensét
2. példa Az értékesítési számok száma az átlagos nyereségszint és az eladók képzettségi szintje alapján csoportosítva (7. táblázat).
Határozza meg a kapcsolat szorosságát a kölcsönös konjugáció együtthatóin keresztül.
A kölcsönös konjugáció mutatóját a táblázatban közvetlenül kiszámítjuk a következő képlet segítségével:
1. Számolja ki a Pearson-együtthatót.
és a kapott értékből (az érték a táblázat jobb alsó sarkában található), vonja le:
2. Mivel kiszámítjuk a Chuprov-együtthatót:
A Chuprova koefficiens mindig kisebb, mint a Pearson-együttható.
3. A Cramer kölcsönösségi együtthatója:
Mivel a Chuprov és a Kramer koefficienseinek értékei egybeesnek.