- •Реализация задач многомерного корреляционного анализа с использованием пакета ms excel
- •Расчёт частных коэффициентов корреляции. Сравнение частных и парных коэффициентов корреляции.
- •Для расчета частных коэффициентов корреляции нужно сформировать в Excel соответствующие матрицы размерности 4*4.
- •12. Далее необходимо проверить значимость полученных частных коэффициентов корреляции. Для этого рассчитаем наблюдаемые значения t-статистик для всех коэффициентов по формуле:
- •13. Сравним расчетные значения с критическим и определим, какие коэффициенты значимы. Получим матрицу частных коэффициентов корреляции с выделенными значимыми коэффициентами: Таблица 8
- •15. Построим таблицу сравнения выборочных парных и частных коэффициентов корреляции для всех переменных.
- •Расчёт множественных коэффициентов корреляции
- •17. Проверим значимость полученных множественных коэффициентов корреляции и детерминации. Проверка осуществляется с помощью f-критерия:
15. Построим таблицу сравнения выборочных парных и частных коэффициентов корреляции для всех переменных.
Таблица 10
Таблица сравнения выборочных оценок парных и частных коэффициентов корреляции исследуемых показателей с выделением значимых коэффициентов (при α=0,05)
-
Между
переменными
Коэффициент корреляции
парный
частный
Y1X10
-0,0215248
-0,084348
Y1X14
0,5772995
0,572722
Y1X15
0,3346368
0,341947
Y1X16
-0,2042044
-0,078507
Х10Х14
-0,03604
-0,037443
Х10Х15
0,153663
0,101525
Х10Х16
-0,34832
-0,34006
Х14Х15
0,077981
-0,160548
Х14Х16
-0,166761
-0,100622
Х15Х16
-0,25017
-0,161016
По полученным данным можно сделать следующие выводы:
Значимые корреляционные зависимости, полученные на этапе расчёта парных коэффициентов корреляции, подтвердились и при вычислении частных коэффициентов корреляции. При этом выявлены следующие механизмы воздействия переменных друг на друга: наиболее тесная связь наблюдается между изучаемым признаком Y1 – производительность труда и факторными признаками Х14 - фондовооруженность труда и Х15 - оборачиваемость нормируемых оборотных средств (прямые зависимости) и между факторными признаками Х10 – фондоотдача и X16 - оборачиваемость ненормируемых оборотных средств (обратная зависимость).
Воздействие других переменных, что характерно для частного коэффициента корреляции (для парного коэффициента корреляции рассматриваются только две переменные без прочих посторонних), несколько ослабляет положительную взаимосвязь между производительностью труда (Y1) и фондовооруженностью труда (Х14), т.к. величина частного коэффициент корреляции ry1x14/x10x15x16 = 0,573 меньше величины парного коэффициента корреляции ry1x14 = 0,577.
Аналогичная ситуация наблюдается и для обратной связи между фондоотдачей (Х10) и оборачиваемостью ненормируемых оборотных средств (X16) - при исключении воздействия других переменных абсолютная величина (взятая по модулю) парного коэффициент корреляции превышает абсолютное значение частного коэффициента корреляции.
Для связи между производительностью труда (Y1) и оборачиваемостью нормируемых оборотных средств (Х15) характерна обратная ситуация: воздействие других переменных усиливает эту взаимосвязь (величина частного коэффициента корреляции больше величины парного коэффициента корреляции).
Наиболее сильная связь, выявленная на этапе расчёта парных коэффициентов корреляции, между производительностью труда (Y1) и фондовооруженностью труда (Х14) остаётся наиболее тесной и значимой и при расчете частных коэффициентов корреляции. Направление связи между данными показателями, как и в случаях с двумя другими значимыми коэффициентами, совпадает для парных и частных коэффициентов корреляции.
