50.Корреляция коэффициентін қолдануға қойылатын талаптар , корреляциялық байланыстың күшін сипаттау.

Корреляция(көне лат. correlatіo – ара қатынас)

Корреляциялық байланыс теңдеуі регрессияның теориялық сызығын есептеу үшін қолданылады. Белгілер арасындағы тығыздық байланыс дәрежесін анықтау үшін корреляция коэфициенті қолданылады. Қос сызықтық корреляция тәуелділік корреляция коэффициенті r мына формула бойынша анықталады :

Корреляция коэффициенттерінің маңыздылығы m_r мына формуламен көрсетіледі.

m_{к =}

Егер бір шаманың өзгеруіне екінші шаманың таралу заңының өзгеруі сәйкес келсе, онда бұл шаманың арасындағы байланыс статистикалық деп аталады.

Егер бір шаманың өзгеруіне екінші шаманың орта мәнінің өзгеруі сәйкес келсе, онда статистикалық байланыс корреляциялық деп аталады.

Корреляциялықтәуелділікпен байланысқан шамаларға мысалдар:

• дененің салмағының (Х) бой ұзындығына тәуелділігі (У)

• ауру – сырқаудың сыртқы факторлардың әсеріне тәуелділігі (ауа ластығы, радиация деңгейінің жоғарлығы, күн көзінің ықпалы)

• объектіге егілген препараттық мөлшері мен оның қандағы ерітіндісі арасында (себебі ерітінді препараттың мөлшеріне ғана емес, аурудың дене салмағына, қандағы басқа заттардың мөлшеріне байланысты)

• тұрғындардың өмір сүру деңгейі көрсеткіштері мен өлім жітім проценті арасында

• студенттердің жіберген дәрістері мен емтиханда алған бағалары арасында.

Корреляциялық тәуелділікті

(1)

формуласымен анықтайды және оны У-тің Х- ке регрессия теңдеуі деп атайды.

- функциясын У-тің Х- қа регрессиясы, ал оның графигін регрессия сызығы деп атайды.

Корреляция коэффициенті

Пирсон формуласымен есептеледі.

Корреляциялық байланыстың бағыты (тура немесе кері) және күші (тығыздығы) сызықтық корреляциялық коэффициенті арқылы анықталады.

Корреляциялық коэффициенті 1-ден +1-ге дейінгі мәнді қабылдайды.

Корреляциялық байланыс- бір белгінің әрбір орта мөлшерінің мағынасы басқа бір белгімен өзара байланысу арқылы бірнеше мағынаға сәйкес келеді (нәрестенің бойы мен салмағының арасындағы өзара байланыс, әйелдердің бала туу жиілігі мен отбасының табысы арасындағы өзара бйланысы, т.б.

51.Дисперсиялық талдау туралы түсінік,олардың түрлері.Дисперсиялық талдау жүргізу әдісі.Р. Фишердің критериі(f- критериі).

Дисперсиялық талдау – көрсеткіштердің қандай-да бақылаудағы факторлардың әсерінен болатын өзгерістерін талдау әдісі. БІРФАКТОРЛЫ ДИСПЕРСИЯЛЫҚ ТАЛДАУ

Кездейсоқ шамалардың өзгеруі (вариациясы) бірқатар себептердің (факторлардың) әрекетінен туындайды. Мысалы, дененің әртүрлі параметрлері (температура, артериалды қысым) тәулік уақытына байланысты өзгереді, қандай да бір фармакологиялық дәрмек қабылдағанда өзгереді, т.с.с. Зерттелетін белгіле қандай да факторлардың әсерін таза түрде бөліп шығару мүмкін емес. Тәжірибе кезінде жағдайларды максималды түрде біртекті етіп сақтауға тырысқанмен, түрлі тәжірибелер әртүрлі нәтижелер береді. Бұл осы факторларға көптеген кездейсоқ жағдайлар, көптеген бақылауға алынбайтын фаткорлар әсер ететінімен түсіндіреледі. Сондықтан белгінің жалпы өзгергіштігін құрамды бөліктерге бөлу қажеттілігі туындайды, бір жағынан нақты факторлармен анықталады, екінші жағынан бақылауға алынбайтын кездейсоқ себептермен туындайды. Факторлардың кездейсоқ шама өзгергіштігіне әсерін зерттейтін статистика бөлімін дисперсиялық талдау деп атайды. Дисперсиялық талдау мақсаты – кездейсоқ шаманың өзгеруіне әсер ететін факторлар мен олардың тіркесімін бөліп алу. Ескерілетін факторлар санына байланысты бірфакторлы және көпфакторлы дисперсиялық талдау болып бөлінеді.

Нольдік болжамды – тамақтану рационы жануарлар салмағына әсер етпейді деп аламыз. α мәнділік деңгейін таңдаймыз.

Статистикалық болжамды тексеру үшін Фишер критерийін қолданамыз:

Берілген α және бостанды деңгейлерінің саны үшін -мен салыстырамыз.

Мұнда k – топтар саны, n-зерттеу объектілерінің жалпы саны

Егер есептелген Фишер критерийінің мәні критикалық мәннен аз болса, онда нольдік қабылданады және келесі болжам жасалады: фактор зерттелетін көрсеткішке әсер етпейді. Кері жағдайда альтернативті болжам қабылданады.

Онда екі фактордың әсерін бағалау мақсаты қойылады және екі факторлы дисперсиялық талдау жасалады, оның мақсаты бірдей – әрбір фактордың кіргізетін дисперсиясын және есепке алынбаған фактролардың кіргізетін дисперсиясын бағалау.

Дисперсиялық талдау 3 топқа бөлінеді 1.Бірфакторлы 2.Екі факторлы 3.Көпфакторлы

Дисперсиялық талдау -бұл құрал екі немесе бірнеше үлгі арқылы деректерге қарапайым жүргізетін әдіс. Әр үлгі бір негізгі ықтималдық үлестірімінен алынған деген гипотезаны негізгі ықтималдық үлестірімдері барлық үлгілер үшін бірдей емес деген гипотезамен салыстырып тексереді.

• Екіфакторлы дисперсиялық талдау – біз екі фактордың әсерін талдап қана қоймай оның байланысын бағалай аламыз. Қазіргі таңда тірі организмге бір ғана фактор әсер етіп қоймайды.Мыс,өсімдіктің жоғары сапалы өнімін алу үшін оның генетикалық құрылымы,топырақ типі,жарықтануы,температура және т.б. факторлар әсерін анықтауымыз қажет.Сондықтан да осындай типтегі тәжірибе жүргізу үшін екіфакторлы дисперсиялық талдау қолданылады. Екіфакторлы дисперсиялық талдау бір уақытта екі фактор әсерін анықтайтын ең тиімді әдіс болып табылады.Ол бірфакторлы дисперсиялық талдаудың әдісіне ұқсас.Ерекшелігі фактораралық байланысты да анықтайды.Осы талдау әдісі арқылы екіден астам топтарға әсер ететін екі факторды дұрыс бағалауға мүмкіндік береді.