(1.38)
где r – линейный коэффициент корреляции;
- среднее произведение факторного признака на зависимый;
xy – произведение факторного признака на зависимый;
- простая средняя арифметическая факторного признака;
- простая средняя арифметическая зависимого признака;
- среднее квадратическое отклонение по зависимому признаку;
- среднее квадратическое отклонение по факторному признаку.
Используя данные табл. 1.11, получаем:
Связь между признаками прямая (так как r>0), тесная (так как r близок к 1).
Рассчитаем эмпирическое корреляционное отношение по формуле:
(1.39)где
- эмпирическое корреляционное отношение;- общая дисперсия зависимого признака;
- межгрупповая дисперсия зависимого признака.
Для оценки тесноты связи используется показатель - теоретическое корреляционное отношение, который определяется по формуле:
(1.40)(1.41)
где
- остаточная дисперсия;- теоретическое корреляционное отношение;
- общая дисперсия зависимого признака по несгруппированным данным;
- теоретическое значение;
- простая средняя арифметическая эмпирического ряда;
n – численность совокупности.
Так как
неблизок к 1, то связь между признаками не тесная.Рассчитаем коэффициенты корреляции рангов Кенделла и Спирмена, а также коэффициент Фехнера.
Коэффициент Спирмена вычисляется по формуле:
(1.42)где d - разности между рангами в двух рядах;
- коэффициент корреляции рангов Спирмена;
n – численность совокупности.
Коэффициент Кенделла - по формуле:
, (1.43)где
- коэффициент Кенделла;P – сумма значений рангов, расположенных ниже соответствующего порядкового номера ранга и больше его;
Q – сумма значений рангов, расположенных ниже соответствующего порядкового номера ранга и меньше его;
n – численность совокупности.
Коэффициент Фехнера – по формуле:
, (1.44)где
– число совпадений знаков отклонений признаков от средней;- число совпадений знаков;
- коэффициент Фехнера.
Таблица 1.13
Данные для расчета коэффициентов Кендалла, Спирмена и Фехнера
Х | Код строки | +, - | Y | +, - | Ранг Х | Ранг Y | (уt -y) 2 | P | Q |
А | Б | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
298 | 1 | - | 0,92 | - | 1 | 1,5 | 0,0069 | 25 | 0 |
299 | 2 | - | 0,92 | - | 2 | 1,5 | 0,0069 | 25 | 0 |
300 | 3 | - | 0,93 | - | 3 | 3 | 0,0053 | 24 | 0 |
301 | 4 | - | 0,94 | - | 4 | 4 | 0,0040 | 23 | 0 |
302 | 5 | - | 0,95 | - | 5,5 | 5 | 0,0040 | 22 | 0 |
302 | 6 | - | 0,96 | - | 5,5 | 6,5 | 0,0040 | 20 | 0 |
303 | 7 | - | 0,96 | - | 7 | 6,5 | 0,0028 | 20 | 0 |
304 | 8 | - | 0,97 | - | 8 | 8 | 0,0018 | 19 | 0 |
305 | 9 | - | 0,98 | - | 9 | 9 | 0,0011 | 18 | 0 |
306 | 10 | - | 0,99 | - | 10,5 | 10 | 0,0011 | 17 | 0 |
308 | 11 | - | 1,00 | - | 13 | 13 | 0,0002 | 13 | 1 |
309 | 12 | - | 1,01 | - | 14,5 | 13 | 0,000009 | 13 | 1 |
307 | 13 | - | 1,01 | - | 12 | 13 | 0,00053 | 13 | 1 |
306 | 14 | - | 1,02 | - | 10,5 | 11 | 0,0011 | 13 | 0 |
309 | 15 | - | 1,03 | + | 14,5 | 15 | 0,000009 | 12 | 0 |
310 | 16 | - | 1,04 | + | 16 | 16 | 0,000009 | 11 | 0 |
311 | 17 | + | 1,06 | + | 17,5 | 17 | 0,000036 | 10 | 0 |
312 | 18 | + | 1,05 | + | 19 | 18,5 | 0,00029 | 8 | 0 |
311 | 19 | + | 1,05 | + | 17,5 | 18,5 | 0,000036 | 8 | 0 |
316 | 20 | + | 1,07 | + | 20 | 20,5 | 0,0022 | 6 | 0 |
319 | 21 | + | 1,07 | + | 21 | 20,5 | 0,0045 | 6 | 0 |
322 | 22 | + | 1,08 | + | 23,5 | 23 | 0,0076 | 4 | 1 |
320 | 23 | + | 1,09 | + | 22 | 22 | 0,0059 | 4 | 0 |
322 | 24 | + | 1,11 | + | 23,5 | 24 | 0,0076 | 3 | 0 |
326 | 25 | + | 1,12 | + | 26 | 26 | 0,0137 | 1 | 1 |
324 | 26 | + | 1,13 | + | 25 | 25 | 0,0115 | 1 | 0 |
329 | 27 | + | 1,15 | + | 27 | 27 | 0,0019 | 0 | 0 |