Шкала оценки тесноты связи

Коэффициент корреляции	Характер связи
До 0,3	Практически отсутствует
0,3-0,5	Слабая
0,5-0,7	Умеренная
0,7-1,0	Сильная

Для таблиц сопряженности 2х2 (табл. 37) разработаны более простые меры связей, так называемые коэффициенты ассоциации и контингенции.

Таблица 37

Макет таблицы сопряженности 2х2

у/х			Итого
	а	b	a+b
	с	d	c+d
Всего	a+c	b+d	n=a+b+c+d

В таблицах сопряженности 2х2 признаки х и у принимают только по два значения.

Коэффициент ассоциации:

Коэффициент контингенции:

Коэффициент контингенции дает более строгую оценку тесноты связи. Считается, что можно делать вывод о существовании связи между признаками: при коэффициенте ассоциации, равном 0,5, или коэффициенте контингенции, равном 0,3.

Пример расчета коэффициентов ассоциации и контингенции.

Для установления связи между полом и уровнем образования были обследованы 60 мужчин и 60 женщин (табл. 38).

Таблица 38

Зависимость уровня образования от пола

Пол	Образование			Итого
	Среднее и среднее специальное	Высшее
Женский	32	49	81
Мужской	28	11	39
Всего	60	60	120

На основании коэффициентов делаем вывод о существовании связи между уровнем образования и полом.

В заключение следует отметить, что нельзя даже самые точные расчеты абсолютизировать, так как даже самый высокий коэффициент корреляции еще ничего не говорит о действительной причинной связи между явлениями. Их расчет является лишь лишним подтверждением наличия связи, вывод о которой делается на уровне теоретического, качественного анализа.

Выводы

1. Изучение взаимосвязей между явлениями не только позволяет объяснить изменения, происходящие в одних явлениях под влиянием других, но и дает возможность управлять процессами, зная механизм их взаимодействия.

2. Как правило, в статистике изучается стохастическая зависимость, т.е. зависимость, которая проявляется в большинстве случаев, а не в каждом единичном случае.

3. Конечной целью изучения взаимосвязей является прогнозная оценка развития явления.

4. Оценка силы и тесноты связи между признаками осуществляется с помощью корреляционно-регрессионного анализа.

5. Оценка связи между качественными признаками осуществляется с помощью непараметрических мер связей, основанных на таблицах сопряженности.

Глава 9. ВЫБОРОЧНОЕ НАБЛЮДЕНИЕ

9.1. Выборочное наблюдение в статистике. Особенности и преимущества выборочного метода.

9.2. Способы формирования выборочной совокупности.

9.3. Средняя и предельная ошибки выборки.

9.4. Использование результатов выборочного наблюдения.

9.1. Выборочное наблюдение в статистике. Особенности и преимущества выборочного метода

В зависимости от охвата единиц совокупности различают сплошное и несплошное наблюдение.

Выборочное наблюдение – основной вид несплошного наблюдения. Принцип отбора в выборочном наблюдении заключается в равновероятности каждой единицы совокупности быть обследованной. Это обеспечивается соблюдением принципа случайного отбора по специальным схемам, например: таблица случайных чисел, жеребьевка и т.д. [8].

Причины использования выборочного метода:

- экономия материальных, трудовых и финансовых ресурсов;

- изучение качества продукции, когда наблюдение связано с порчей наблюдаемых объектов;

- определение величины случайной ошибки выборки и корректировки результатов на величину ошибки;

- детальное изучение единиц совокупности.

При проведении выборочного наблюдения используются следующие категории:

Генеральная совокупность – совокупность, единицы которой изучаются.

Выборочная совокупность – часть генеральной совокупности, единицы которой непосредственно подвергаются наблюдению.

Цель выборки – по части, отобранной в случайном порядке, сделать выводы обо всей совокупности.

Ошибки выборки – разность между выборочными показателями и этими же показателями по генеральной совокупности.

Преимущество выборочного наблюдения перед остальными видами несплошного наблюдения заключается в том, что можно заранее рассчитать величину случайной ошибки в выборке. Ошибки выборки чаще всего считаются для средних и дисперсии, но могут быть рассчитаны по любым показателям.