Как оценить тесноту связи между двумя переменными в статистическом анализе?

Для оценки тесноты связи между двумя переменными в статистическом анализе используют различные методы, например:

• Коэффициент корреляции знаков (Фехнера). studizba.com spravochnick.ru Основан на оценке степени согласованности направлений отклонений индивидуальных значений факторного и результативного признаков от соответствующих средних. studizba.com spravochnick.ru Коэффициент Фехнера может принимать значения от –1 до +1. studizba.com spravochnick.ru При значении 1 имеет место полная прямая связь, при 0 — связь отсутствует, значение –1 показывает полную обратную связь. studizba.com
• Линейный коэффициент корреляции. spravochnick.ru Измеритель тесноты линейной связи между двумя количественными признаками. spravochnick.ru Возможные значения коэффициента корреляции варьируют от 0 до ±1. spravochnick.ru Чем больше абсолютное значение, тем выше теснота связи между двумя величинами. spravochnick.ru
• Коэффициент корреляции рангов Спирмена. spravochnick.ru Является непараметрическим показателем связи между переменными, измеренными в ранговой шкале. spravochnick.ru Этот коэффициент определяет степень тесноты связи порядковых признаков, которые в этом случае представляют собой ранги сравниваемых величин. spravochnick.ru
• Корреляционное отношение. spravochnick.ru Величина корреляционного отношения изменяется от 0 до 1. spravochnick.ru Если значение корреляционного отношения близко к нулю, то связь отсутствует, а если к единице — то связь тесная. spravochnick.ru
• Коэффициент контингенции или ассоциации. studizba.com Могут принимать любые значения от –1 до 1. studizba.com Когда коэффициент равен 0, связи между данными явлениями нет совершенно, когда равен 1 — между явлениями существует функциональная связь. studizba.com

Также для анализа взаимосвязи между признаками используют метод аналитических группировок и графический метод на основе построения поля корреляции. openedo.mrsu.ru