Разделы презентаций


Практическое занятие №1 Корреляционный анализ

Содержание

План занятия1. Корреляционный анализ. 2. Проверка гипотез о взаимосвязипеременных.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1Практическое занятие №1 «Корреляционный анализ»
по дисциплине «Многомерный статистический анализ в социологических

исследованиях»

Практическое занятие №1 «Корреляционный анализ»по дисциплине «Многомерный статистический анализ в социологических исследованиях»

Слайд 2План занятия
1. Корреляционный анализ.
2. Проверка гипотез о взаимосвязипеременных.

План занятия1. Корреляционный анализ. 2. Проверка гипотез о взаимосвязипеременных.

Слайд 3Примеры
Менеджер интересуется, зависит ли объем продаж в этом месяце от

объема рекламы в этом же периоде?
Преподаватель хочет выяснить, есть ли

зависимость между количеством часов, потраченных студентом на занятия, и результатами экзамена?
Врач исследует, влияет ли кофеин на сердечные болезни и существует ли связь между возрастом человека и его кровяным давлением?
Социолог исследует, какова связь между уровнем преступности и уровнем безработицы в регионе? Есть ли зависимость между расходами на жилье и совокупным доходом семьи? Связаны ли доход от профессиональной деятельности и продолжительность образования?

Цихончик Н.В., 2016

ПримерыМенеджер интересуется, зависит ли объем продаж в этом месяце от объема рекламы в этом же периоде?Преподаватель хочет

Слайд 4Постановка проблемы
Наша цель – научиться отвечать на четыре вопроса:

Вопрос 1.

Существует ли связь между двумя или более переменными?

Вопрос 2. Какой

тип имеет эта связь?

Вопрос 3. Насколько она сильна?

Вопрос 4. Какой можно сделать прогноз, основываясь на этой связи?

Цихончик Н.В., 2016

Постановка проблемыНаша цель – научиться отвечать на четыре вопроса:Вопрос 1. Существует ли связь между двумя или более

Слайд 5Корреляционный анализ
это совокупность основанных на математической теории корреляции методов обнаружения

корреляционной зависимости между двумя случайными признаками или факторами
это проверка гипотез

о связях между переменными с использованием коэффициентов корреляции
«Оба термина, — пишет Е.В. Сидоренко, — корреляционная связь и корреляционная зависимость — часто используются как синонимы. Зависимость подразумевает влияние, связь — любые согласованные изменения, которые могут объясняться сотнями причин»

Цихончик Н.В., 2016

Корреляционный анализэто совокупность основанных на математической теории корреляции методов обнаружения корреляционной зависимости между двумя случайными признаками или

Слайд 6Корреляция и причинная связь
Когда проверка гипотезы показывает, что существует значимая

линейная связь между переменными, исследователь должен рассмотреть возможные виды связи

между переменными и выбрать ту, которая диктуется логикой исследования.

Цихончик Н.В., 2016

Корреляция и причинная связьКогда проверка гипотезы показывает, что существует значимая линейная связь между переменными, исследователь должен рассмотреть

Слайд 7Корреляционные связи
По форме корреляционная связь может быть прямолинейной или криволинейной
По

направлению корреляционная связь может быть положительной ("прямой") и отрицательной ("обратной")
Степень,

сила или теснота корреляционной связи определяется по величине коэффициента корреляции

Цихончик Н.В., 2016

Корреляционные связиПо форме корреляционная связь может быть прямолинейной или криволинейнойПо направлению корреляционная связь может быть положительной (

Слайд 8Корреляционные связи
положительная корреляция (большие значения одного набора связаны с большими

значениями другого)
отрицательная корреляция (малые значения одного набора связаны с большими

значениями другого)
нулевая корреляция (данные двух наборов никак не связаны)

Цихончик Н.В., 2016

Корреляционные связиположительная корреляция (большие значения одного набора связаны с большими значениями другого)отрицательная корреляция (малые значения одного набора

Слайд 9Величина (сила) связи и ее значимость (достоверность) представляют две различные

характеристики связи. В общем случае, чем сильнее связь, тем более

значимой она является
Нулевая гипотеза утверждает, что для генеральной совокупности, из которой была извлечена выборка, связь между переменными полностью отсутствует, т.е. значение проверяемого показателя меры связи для генеральной совокупности равно нулю
Дальнейшая логика проверки на статистическую значимость аналогична общей последовательности этапов проверки любой статистической гипотезы

Цихончик Н.В., 2016

Величина (сила) связи и ее значимость (достоверность) представляют две различные характеристики связи. В общем случае, чем сильнее

Слайд 10Коэффициенты корреляции
Коэффициент корреляции Браве-Пирсона (r) — это параметрический показатель, для

вычисления которого сравнивают средние и стандартные отклонения результатов двух измерений
Коэффициент

корреляции рангов Спирмена (rs) — это непараметрический показатель, с помощью которого пытаются выявить связь между рангами соответственных величин в двух рядах измерений

Цихончик Н.В., 2016

Коэффициенты корреляцииКоэффициент корреляции Браве-Пирсона (r) — это параметрический показатель, для вычисления которого сравнивают средние и стандартные отклонения

Слайд 11Коэффициент корреляции
Коэффициент корреляции измеряет силу и направление связи между двумя

переменными.

Обозначения:
Выборочный коэффициент корреляции r
Коэффициент корреляции генеральной совокупности ρ

Цихончик

Н.В., 2016
Коэффициент корреляцииКоэффициент корреляции измеряет силу и направление связи между двумя переменными. Обозначения:Выборочный коэффициент корреляции 	r Коэффициент корреляции

Слайд 12Коэффициент корреляции
Коэффициент корреляции — это величина, которая может варьировать в

пределах от +1 до -1 (т.е. -1 < r

1)
Коэффициенты корреляции — удобный показатель связи
по величине коэффициентов корреляции нельзя судить о достоверности корреляционной связи между признаками
Таблицы значений критериев можно найти в специальных руководствах

Цихончик Н.В., 2016

Коэффициент корреляцииКоэффициент корреляции — это величина, которая может варьировать в пределах от +1 до -1 (т.е. -1

Слайд 13Допущения для определения коэффициента корреляции
Метрический характер измеряемых данных (данные представлены

в интервальной шкале или шкале отношений)
Обе переменные подчиняются нормальному закону

распределения
Зависимость между переменными приблизительно линейна
Гомоскедастичность, т.е. однородность дисперсий (дисперсия значений y равномерна для всех значений x). На графике значения y должны быть приблизительно равномерно распределены выше и ниже линии y(x) по всей ее длине (точки на графике должны образовывать достаточно симметричную овалообразную форму без значительных выбросов)
Существенные признаки нелинейности или отклонения от гомоскедастичности свидетельствуют о необходимости использовать другую меру связи и другой критерий значимости.

Цихончик Н.В., 2016

Допущения для определения коэффициента корреляцииМетрический характер измеряемых данных (данные представлены в интервальной шкале или шкале отношений)Обе переменные

Слайд 14Значения коэффициента корреляции
Коэффициент корреляции изменяется на отрезке от –1 до

+1.
Если между переменными существует сильная положительная связь, то значение

r будет близко к +1.
Если между переменными существует сильная отрицательная связь, то значение r будет близко к –1.
Когда между переменными нет линейной связи или она очень слабая, значение r будет близко к 0.

-1

+1

0

Сильная
отрицательная
связь

Сильная
положительная
связь

Отсутствие
связи

Цихончик Н.В., 2016

Значения коэффициента корреляцииКоэффициент корреляции изменяется на отрезке от –1 до +1. Если между переменными существует сильная положительная

Слайд 15Корреляционные связи
Цихончик Н.В., 2016

Корреляционные связиЦихончик Н.В., 2016

Слайд 16Цихончик Н.В., 2016

Цихончик Н.В., 2016

Слайд 18Корреляционный анализ
Выбрать коррелируемые переменные (интервальная шкала, нормальное распределение)
Гипотеза о связи

переменных
Корреляционная матрица
Коэффициенты корреляции
Корреляционная плеяда

Корреляционный анализВыбрать коррелируемые переменные (интервальная шкала, нормальное распределение)Гипотеза о связи переменныхКорреляционная матрицаКоэффициенты корреляцииКорреляционная плеяда

Слайд 19Корреляционная матрица (таблица)
Цихончик Н.В., 2016

Корреляционная матрица (таблица)Цихончик Н.В., 2016

Слайд 20Коэффициенты корреляции

Коэффициенты корреляции

Слайд 21Корреляционная плеяда
корреляционные плеяды – это способ отображения информации о корреляциях,

который помогает их структурировать, проводить объединение коррелирующих факторов
http://www.robotron.ru/papers/pleyadi.html Примеры удачных

и неудачных построений плеяд

Цихончик Н.В., 2016

Корреляционная плеядакорреляционные плеяды – это способ отображения информации о корреляциях, который помогает их структурировать, проводить объединение коррелирующих

Слайд 22Корреляционная плеяда
Цихончик Н.В., 2016

Корреляционная плеядаЦихончик Н.В., 2016

Слайд 232 задача занятия – Проверка гипотез о взаимосвязи переменных

2 задача занятия –   Проверка гипотез о взаимосвязи переменных

Слайд 24Excel (задача 2)

Excel (задача 2)

Слайд 25Excel (задача 2)

Excel (задача 2)

Слайд 26Excel (задача 2)

Excel (задача 2)

Слайд 27Значимость коэффициентов корреляции для построения корреляционных плеяд

Значимость коэффициентов корреляции для построения корреляционных плеяд

Слайд 28Корреляционная плеяда
Социальный интеллект
Социальная компетентность
0,78

Корреляционная плеядаСоциальный интеллектСоциальная компетентность0,78

Слайд 31Задания (Файл 111. xls)
Задача 6. Построить корреляционные плеяды для групп

1 и 2.
Задача 8. Построить корреляционные плеяды для групп 1

и 2 по 5 стратегиям поведения в конфликте.
Задача 10. Установить значимые корреляции успеваемости с показателями теста.
Задания (Файл 111. xls)Задача 6. Построить корреляционные плеяды для групп 1 и 2.Задача 8. Построить корреляционные плеяды

Слайд 32Примерный вид корреляционной матрицы задачи 1

Примерный вид корреляционной матрицы задачи 1

Слайд 33Значимость коэффициентов корреляции для построения корреляционных плеяд

Значимость коэффициентов корреляции для построения корреляционных плеяд

Слайд 34Итог занятия
По результатам решения задач необходимо сдать два файла:
Файл формата

xls / xlsx с промежуточными расчетами коэффициентов;
Файл формата doc /

docx с корреляционными плеядами (подпись рисунков по СТО САФУ).
Итог занятияПо результатам решения задач необходимо сдать два файла:Файл формата xls / xlsx с промежуточными расчетами коэффициентов;Файл

Слайд 35Задание к следующему занятию
Кластерный анализ: понятие и назначение процедуры.
Виды кластерного

анализа.

Задание к следующему занятиюКластерный анализ: понятие и назначение процедуры.Виды кластерного анализа.

Обратная связь

Если не удалось найти и скачать доклад-презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое TheSlide.ru?

Это сайт презентации, докладов, проектов в PowerPoint. Здесь удобно  хранить и делиться своими презентациями с другими пользователями.


Для правообладателей

Яндекс.Метрика