![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Ранговые коэффициенты связи
Методы измерения тесноты связи подразделяются на корреляционные (параметрические) и непараметрические. Параметрические методы обычно используются, если изучаемая совокупность состоит из величин, которые подчиняются закону нормального распределения. Собственно, параметрические методы и принято называть корреляционными. Непараметрические же методы не накладывают ограничений на закон распределения изучаемых величин. Они предполагают использование оценок-рангов. Их преимуществом является простота вычислений. В частности, к непараметрическим показателям связи относится коэффициент Фехнера. Поэтому в анализе социально-экономических явлений часто прибегают к условным оценкам с помощью рангов, а взаимосвязь между признаками измеряют с помощью непараметрических коэффициентов связи. Ранжирование – это упорядочение изучаемых объектов на основе предпочтения. Ранг – это порядковый номер индивидуальных значений признака, расположенных по возрастанию или убыванию. Оба признака необходимо ранжировать (нумеровать) в одном и том же порядке: от меньших значений к большим, и наоборот. Если несколько значений признака Вывод о наличии связи между изменениями значений признаков С помощью ранговых коэффициентов связи Спирмена Коэффициент корреляции рангов (коэффициент Спирмена) рассчитывается по формуле:
где Эта формула применяется в случае, если ранги не повторяются, т.е. ранги Коэффициент учитывает только разность рангов, а не самих значений, поэтому он менее точен по сравнению с линейным коэффициентом корреляции. Значимость коэффициента Спирмена проверяется на основе
Значение коэффициента корреляции считается статистически значимым (существенным), если Ранговый коэффициент корреляции Кендалла Расчет коэффициента ведется по формуле:
где Обычно коэффициент Кендалла меньше коэффициента Спирмена. Связь между признаками считается статистически значимой, если значения этих коэффициентов больше 0, 5. При достаточно большом объеме совокупности между коэффициентами имеется следующая зависимость: Расчет коэффициента Кендалла осуществляют по следующему алгоритму: 1. значения 2. значения 3. для каждого ранга 4. для каждого ранга 5. определяется сумма баллов S=P+Q по всем членам ряда. Таким образом, ранговые коэффициенты корреляции Спирмена и Кендалла имеют ряд преимуществ: § не требуется знать форму связи признаков; § простота расчетов; § возможность измерения связи не только между количественными, но и между ранжированными качественными (атрибутивными) признаками. Если число ранжируемых признаков (факторов) больше двух, то для измерения тесноты связи между ними используется коэффициент конкордации (множественный коэффициент ранговой корреляции)
где Эта формула применяется, если ранги по каждому признаку не повторяются (не связанные ранги). Значимость коэффициента конкордации проверяется на основе Фактическое значение Значения коэффициента находятся в пределах от -1 до 1. Коэффициент конкордации позволяет: 1) определить степень согласованности мнений экспертов о важности того или иного оцениваемого показателя; 2) составить рейтинг отдельных единиц по какому-либо признаку. Поэтому наиболее часто он используется в экспертных оценках.
Контрольные вопросы 1. Какая связь называется функциональной? В каких случаях она применяется? 2. Какая связь называется стохастической? В каких случаях она применяется? 3. Что называется корреляцией? 4. Опишите основные виды корреляционных связей. 5. В чем состоят задачи изучения взаимосвязей между явлениями? 6. В чем состоит корреляционно-регресионный анализ связей? 7. Какие статистические методы используются для выявления корреляционных связей? 8. Что называется регрессией? 9. С какой целью применяется уравнение регрессии? 10. Как определяются параметры уравнения регрессии? 11. Что показывает коэффициент эластичности? 12. Что характеризует уравнение множественной регрессии? 13. Какие показатели применяются для оценки тесноты связи между количественными признаками? 14. Как оценивается существенность (значимость) линейного коэффициента корреляции. 15. Как определяется теснота и направление связи с помощью линейного коэффициента корреляции. 16. Как определяется теснота связи с помощью корреляционного отношения? 17. В каких случаях применятся множественный коэффициент корреляции? 18. Какие показатели применяются для оценки тесноты связи между качественными признаками? 19. Что представляют собой коэффициенты корреляции рангов Спирмена и Кендалла? 20. Что такое коэффициент конкордации? Как он рассчитывается? 21. Как определяется значимость коэффициента конкордации? Заключение Изучение статистики в сфере высшего профессионального образования направлено на формирование знаний и умений, необходимых специалисту туризма для выполнения своих должностных обязанностей. Эффективное развитие туризма и туристской индустрии зависит от наличия оперативной, достоверной и полной статистической информации. Она формируется в результате статистического наблюдения, которое является начальной стадией экономико-статистического исследования. Именно статистические данные позволяют определить объемы валового внутреннего продукта и национального дохода, выявить основные тенденции развития отраслей экономики, оценить уровень инфляции, проанализировать состояние финансовых и товарных рынков, исследовать уровень жизни населения и другие социально-экономические явления и процессы. Статистическое изучение процессов в индустрии туризма направлено на решение следующих задач: 1. получение объективной и достоверной информации о состоянии и развитии туристской отрасли; 2. оценка доли туризма в общей величине валового внутреннего продукта; 3. оценка туристских потоков и нагрузки на туристскую инфраструктуру; 4. оценка удовлетворения туристского спроса. Систематизированная статистическая информация является основой для построения модели развития туризма на региональном и национальном уровнях. Таким образом, предлагаемое учебное пособие должно помочь будущему работнику сферы туризма и гостеприимства применять основные приемы обработки статистических данных и методы вычисления статистических показателей.
|