Aug. 11th, 2014

savin_e: (Default)
Как известно при интерпретации корреляционных связей принимаются во внимание три основных характеристики: статистическая значимость, направленность (прямая, обратная, нелинейная связь) и сила связи. Особенно важны две последние характеристики поскольку именно они позволяют дать содержательную интерпретацию связи между переменными. Однако если направленность в общем случае может быть определена и наглядно представлена через особенность распределения данных на корреляционном поле (что, собственно, и делается во всех руководствах по статистике и в наглядных демонстрациях), то с силой связи дело обстоит сложнее.

Общепринятый способ выражения силы корреляционной связи — коэффициент детерминации, который представляет собой коэффициент корреляции возведенный в квадрат. Это степень изменчивости одной переменной корреляции, вызванная изменчиво­стью другой переменной. Например, если коэффициент корреляции между уровнем интеллекта и последующей успещностью обучения равен 0,30, то коэффициент детерминации — 0,09. Это означает, что 9% изменчивости в обучении связаны с изменчивостью уровня интеллекта, а остальные 91% связаны с изменчивостью других факторов. Именно этот показатель зачастую фигурирует в популярных изложениях корреляционных исследований, когда пишут, что некий X зависит от Y «на 25 процентов».

Основная сложность интерпретации коэффициента детерминации состоит в том, что в нем фигурирует интуитивно плохо уловимый термин «процент изменчивости (дисперсии)». Проценты обычно интуитивно соотносятся с некоторыми количествами единиц, которые можно посчитать. В случае корреляционного анализа - это процент испытуемых. Для понимания величины некоторого конкретного коэффициента корреляции лучше было бы иметь наглядное представление о том, сколько человек, имеющий высокий уровень признака X вместе с тем имеют и высокий уровень развития признака Y. Например, сколько процентов людей с высоким уровнем интеллекта имеют в последующем хорошую успеваемость, если коэффициент корреляции между этими величинами, например, 0,30. Эта идея хорошо монтируется с наглядным представлением о связи между величинами, которое опирается на корреляционное поле (диаграмму рассеяния).
Read more... )

April 2017

S M T W T F S
      1
2345678
91011 12131415
16171819202122
23242526272829
30      

Style Credit

Expand Cut Tags

No cut tags
Page generated Sep. 21st, 2017 09:03 pm
Powered by Dreamwidth Studios