Статистические методы изучения взаимосвязей
Виды взаимосвязей. Балансовый метод изучения взаимосвязей Статистические методы позволяют проанализировать взаимосвязи, складывающиеся в общественных явлениях. Ранее нами были изучены такие статистические методы анализа, как метод группировок, метод относительных и средних величин, методы анализа рядов динамики и индексный метод.
В следующем слайде будет рассмотрен ряд простых статистических методов изучения взаимосвязей - балансовый, методы коэффициентов, графический метод и метод аналитических группировок.
Все взаимосвязи по своему характеру можно разбить на три группы: 1. Факторные, которые изучаются методом группировок и с помощью теорий корреляций; 2. Компонентные, которые исследуются индексным методом; 3. Балансовые, изучаемые балансовым методом.
В методе группировок связь проявляется в согласованной вариации различных признаков у единиц одной и той же совокупности. При этом один из признаков выступает как фактор этой согласованной вариаций, а - другой как следствие. Если с изменением значения признакафактора закономерно изменяется групповая средняя признака следствия, то, значит, между ними есть связь.
проанализировать компонентные связи, т. е. связи, определяющие изменение сложного явления целиком изменением составляющих компонентов.
Балансовый метод дает возможность проанализировать связи и пропорции в образовании ресурсов и их распределения.
Корреляционные связи, их характер и формы Связи могут быть функциональными или корреляционными. Функциональные связи являются связями полными, жесткими. То есть изменение признака-функции целиком и однозначно определяется изменением признака -аргумента.
Корреляционные связи – связи соотносительные, неполные. Одному значению признакафактора соответствует несколько значений признака-следствия. Связь проявляется лишь в изменении средних величин результативного признака.
Особенность корреляционных связей состоит в том, что они обнаруживаются не в единичных случаях, а в массе и требуют для своего исследования массовых наблюдений, другими словами проявление корреляционных связей связано с действием закона больших чисел.
Формы корреляционной связи: • Прямые и обратные; • Прямолинейные и криволинейные; • Однофакторные и многофакторные.
Прямые и обратные связи различаются в зависимости от направления изменения результативного признака. Если он изменяется в том же направлении, что и факторный признак, то связь прямая, иначе – обратная.
Прямолинейные и криволинейные корреляционные связи различаются в зависимости от аналитического выражения той теоретической формы связи, которая ей подобрана и которая может быть выражена либо линейной функцией, либо нелинейной (параболой, гиперболой, полулогарифмической кривой, показательный кривой и т. д. ).
Однофакторные корреляционные связи характеризуются парной корреляцией, многофакторные – множественной корреляцией, при этом имеется в виду, что все факторы действует комплексно, т. е. одновременно и во взаимосвязи.
Корреляционно-регрессионный анализ заключается в построении и анализе статистической модели в виде уравнения регрессии, приближенно выражающей зависимость результативного признака от одного или нескольких признаков-факторов и в оценке степени тесноты связи.
Коэффициент взаимной сопряженности А. А. Чупрова. Этот коэффициент является наиболее общим показателем, используемым для измерения тесноты связи согласованного изменения качественных варьирующих признаков. Он применяется для измерения связи между изменением двух атрибутивных признаков, когда это изменение образует несколько групп (три и более).
Спасибо за внимание!
Скачать презентацию Статистические методы изучения взаимосвязей Виды взаимосвязей Балансовый
Статистические методы изучения взаимосвязей.ppt