Verificarea conexiunilor de ipoteze. în cazul în care mai mult de o variabilă, implică schimbări simultane și să le măsoare fără a ține cont de efectul instrucțiunilor de direcție (care variabilă este considerată ca influența pe alții). O măsură statistică a comunicării servește la aceeași covarianța rata de eșantionare Sxy. El a calculat ca medie a lucrărilor de deviere a fiecărei variabile:
Acesta caracterizează relația covarianța a două variabile X și Y.
Covarianță oferă caracteristica cantitativă grafică difuzată. în cazul în care variabilele sunt desemnate axe și observații individuale, adică obținute date empirice - puncte într-un sistem de coordonate rectangulare. Punctele setate, formează un „nor“, pe care forma de comunicare este judecat variabilele X și Y.
În cazul în care comunicarea este pozitiv, valorile cele mai mari ale unei variabile (X) corespund valorilor din ce în ce mai mari ale unei alte variabile (Y). Acest caz este prezentat în Fig. 12.1. Cea mai mare cel mai mare coeficient de corelație, pare mai alungită diagrama de dispersie este un „nor“ de date.
Rețineți că covarianța unei variabile cu ea însăși - este varianța.
Ris.12.1. grafică difuzată.
Când se discută despre cele trei condiții principale de retragere cauzal în raport cu datele experimentale, este, de asemenea, despre covarianța variabilelor independente și dependente. Cu toate acestea, se înțelege natura cazualității relației dintre schimbările în aceste variabile, mai degrabă decât necesitatea de a număra coeficienții de covarianță sau de corelație. Pentru a cuantifica efectul frecvent utilizate diferențele de măsură obținute experimental. nu măsoară relații. În metoda de corelare pentru colectarea de date de cercetare, se acordă preferință coeficientul de corelație ca o metodă mai convenabilă pentru evaluarea cantitativă a comunicării.
Corelația este raportul obținut la covarianța maxim posibil:
în care r - un procent din covarianță maxim posibil, care, în acest studiu empiric atins.
O altă definiție a coeficientului de corelație: corelație are covarianță variabile standardizate. Desemnarea r este derivat din conceptul de regresie. F. Galton și Pearson utilizate în studiile de regresie a măsurătorilor fizice de la o generație la alta. Această denumire a fost atribuit coeficientul de corelație Pearson în funcție de punctele de lucru de calcul, în timp ce cealaltă coeficienților de corelație pentru o serie de alte denumiri consolidate (# 966 - „phi“ este un coeficient, # 964; - "tau" Kendall et al) .. Coeficientul de regresie este de asemenea denumiri diferite, inclusiv și r.
Spre deosebire de coeficienții de covariantă și de corelare sunt măsuri care urmăresc stabilirea comunicării între variabilele coeficientului de refessii utilizate pentru a prezice o țintă variabilă în conformitate cu o alta. Apoi devine important să se determine valoarea unei variabile - X sau Y - este utilizat pentru a prezice alte valori. Acest lucru se reflectă în indicarea secvenței x și y în coeficientul indicelui de regresie. Prin urmare, coeficienții de regresie cu o ordine diferită a variabilelor din index vor avea valori diferite, în timp ce pentru coeficienții de covarianță și corelarea variabilelor pentru a specifica secvența în index nu contează, deoarece acest lucru va fi una și aceeași valoare de context.