Контрольная работа: Понятие о корреляции и корреляционном анализе в психологии

3.9 Корреляционное отношение Пирсона η

Все рассмотренные выше коэффициенты корреляции служат для выявления только линейной зависимости между признаками. Для измерения нелинейной зависимости К. Пирсон предложил показатель, который он назвал корреляционным отношением. Напомним, что коэффициент корреляции r_xy (формула 11.1), который был введен Пирсоном, характеризует связь между переменными Х и Y с точки зрения прямой или обратной пропорциональности, иными словами, получаемая связь между переменными является согласованной и такой, что с увеличением одной переменной другая (в среднем) либо только увеличивается, либо только уменьшается (в среднем). При этом в первом случае получается положительный коэффициент корреляции, во втором отрицательный.

Корреляционное отношение описывает искомую связь, условно говоря, с двух сторон: со стороны переменной Х по отношению к Y, и со стороны переменной Y по отношению к X. Соответственно этому корреляционное отношение представляет собой два показателя, обозначаемые как h_yx и h_xy . Они вычисляются отдельно друг от друга. Однако они связаны между собой, поскольку при строго линейной зависимости между переменными Х и Y имеет место равенство h_yx = h_xy В этом случае величины обоих показателей корреляционного отношения совпадают с величиной коэффициента корреляции Пирсона.

Показатели корреляционного отношения вычисляются по следующим двум формулам:

(формула 10.1)

(формула 10.2)

здесь х и у общие, а х_y и у_x — групповые средние арифметические, f_y и f_x частоты рядов X и Y. Согласно этим формулам оба показателя всегда положительны и располагаются в интервале от 0 до +1.

Подчеркнем, что, как правило, h_yx ≠ h_xy . Равенство между этими коэффициентами возможно лишь при наличии строго линейной связи между коррелируемыми переменными. Именно поэтому различие между h_yx и h_xy убудет означать наличие не линейной, а связи более сложного типа между коррелируемыми признаками.

Для вычисления корреляционного соотношения h_yx (Y по X) или h_xy (X по Y) необходимо выполнить следующие действия:

1) расположить по порядку исходные данные по Х от меньшей величины к большей, при этом сохранив значения соответствующих величин У по отношению к Х;

2) определить частоты переменной Х — обозначение f_x ;

3) подсчитать арифметические (частные) средние по переменной Y для соответствующей частоты f_x — обозначение у_x ;

4) найти варианты (неповторяющиеся значения) величины Х — обозначение х_i ;

5) расположить по порядку исходные данные по Y от меньшей величины к большей, при этом сохранив значения соответствующих величин Х по отношению к Y;

6) определить частоты переменной Y— обозначение f_y ;

7) подсчитать арифметические (частные) средние по переменной Х для соответствующей частоты f_y — обозначение х_y ;

8) найти варианты (неповторяющиеся значения) переменной Y — обозначение y_i ;

9) определить общие средние по переменной Х и Y обозначение x и у ;

10) произвести расчет по формулам (10.1) и (10.2);

11) определить уровень значимости полученных показателей корреляционного отношения но таблице критических значений для t-критерия Стьюдента при k = n — 2.

Разумеется, корреляционное отношение Пирсона не дает возможности установить характер выявленной зависимости — она может быть параболической, кубической, логарифмической и др. Из результатов анализа ясно только одно: связь между переменными Х и Y носит нелинейный характер. Более точно характер связи можно определить с помощью метода регрессионного анализа.

Для применения корреляционного отношения Пирсона необходимо соблюдать следующие условия:

1. Сравниваемые переменные должны быть измерены в шкале интервалов или отношений.

2. Предполагается, что обе переменные имеют нормальный закон распределения.

3. Число варьирующих признаков в сравниваемых переменных Х и У должно быть одинаковым.

4. Для оценки уровня достоверности корреляционного отношения Пирсона следует пользоваться формулой (5) и таблицей критических значений для t-критерия Стьюдента при k = n — 2.

3.10 Множественная корреляция

Наряду с анализом связей между двумя рядами данных можно проводить анализ многомерных корреляционных связей. Наиболее простым случаем нахождения подобной зависимости является вычисление коэффициентов множественной корреляции между тремя переменными X, Y и Z. В соответствии с числом переменных вычисляются три коэффициента множественной корреляции. Собственно говоря, коэффициент множественной корреляции оценивает тесноту линейной связи одной переменной, например X, с двумя остальными, Y и Z, и обозначается как r_{x ( yz )} . При оценке тесноты линейной связи переменной Y с переменными Х и Z, коэффициент множественной корреляции обозначается как r_{y ( xz )}

Вычисление коэффициентов множественной корреляции базируется на коэффициентах линейной корреляции между переменными Х и Y — r_xy , Х и Z, — r_xz , У и Z, — r_yz . Для вычисления одного из коэффициентов множественной корреляции, например r_{x ( yz )} используется следующая формула: