Корреляционный анализ - презентация, доклад, проект скачать

Нажмите для полного просмотра!

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Корреляционный анализ. Доклад-сообщение содержит 16 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Описание слайда:

Корреляционный анализ

Слайд 2

Описание слайда:

Корреляция («correlation» - с лат. «соответствие») – соотношение, взаимосвязь между признаками.

Слайд 3

Описание слайда:

Виды связи между признаками, характеризующими явление: функциональная – присуща неживой природе, изменение величины одного признака неизменно вызывает изменение другого признака. Например, зависимость площади круга от радиуса, расстояния от времени и скорости. корреляционная – величине одного признака соответствует ряд варьирующих значений другого признака (зависимость роста ребенка от возраста, зависимость частоты пульса от температуры тела, зависимость частоты обострений хронических заболеваний от возраста, зависимость смертности от рака легких в зависимости от количества промышленных выбросов в атмосферный воздух и т.д.).

Слайд 4

Описание слайда:

Наиболее значимые характеристики корреляционной связи определяется значением коэффициента корреляции: по силе: при r=0 связь отсутствует, r=±1 связь полная, функциональная; по направлению: «+» - связь положительная (прямая), «-» - связь отрицательная (обратная); по тесноте: до 0,3 – слабая, 0,3-0,7 – умеренная, 0,7-1,0 – сильная; по характеру изменений – прямолинейная и криволинейная.

Слайд 5

Описание слайда:

Способы представления корреляционной связи o график (диаграмма рассеяния) o коэффициент корреляции Направление корреляционной связи o прямая o oбратная Сила корреляционной связи o сильная: ±0,7 до ±1 o средняя: ±0,3 до ±0,699 o слабая: 0 до ±0,299 Методы определения коэффициента корреляции и формулы o метод квадратов (метод Пирсона) o ранговый метод (метод Спирмена)

Слайд 6

Описание слайда:

Методические требования к использованию коэффициента корреляции измерение связи возможно только в качественно однородных совокупностях (например, измерение связи между ростом и весом в совокупностях, однородных по полу и возрасту) расчет может производиться с использованием абсолютных или производных величин для вычисления коэффициента корреляции используются не сгруппированные вариационные ряды (это требование применяется только при вычислении коэффициента корреляции по методу квадратов) число наблюдений менее 30

Слайд 7

Описание слайда:

Рекомендации к применению метода квадратов (метод Пирсона) когда требуется точное установление силы связи между признаками когда признаки имеют только количественное выражение

Слайд 8

Описание слайда:

Методика и порядок вычисления коэффициента корреляции 1) Метод квадратов построить вариационные ряды для каждого из сопоставляемых признаков, обозначив первый и второй ряд чисел соответственно х и у; определить для каждого вариационного ряда средние значения (М1 и М2); найти отклонения (dх и dy) каждого числового значения от среднего значения своего вариационного ряда; полученные отклонения перемножить (dx X dy) каждое отклонение возвести в квадрат и суммировать по каждому ряду (Σ dx 2 и dy 2 ) подставить полученные значения в формулу расчета коэффициента корреляции:

Слайд 9

Описание слайда:

при наличии вычислительной техники расчет производится по формуле:

Слайд 10

Описание слайда:

Пример 20 школьникам были даны тесты на наглядно-образное и вербальное мышление. Измерялось среднее время решения заданий теста в секундах. Психолога интересует вопрос: существует ли взаимосвязь между временем решения этих задач? Переменная X - обозначает среднее время решения наглядно-образных, а переменная Y - среднее время решения вербальных заданий тестов.

Слайд 11

Описание слайда:

Слайд 12

Описание слайда:

Рассчитываем эмпирическую величину коэффициента корреляции по формуле:

Слайд 13

Описание слайда:

Определяем критические значения для полученного коэффициента корреляции Определяем критические значения для полученного коэффициента корреляции величины критических значений коэффициентов линейной корреляции Пирсона даны по абсолютной величине. Следовательно, при получении как положительного, так и отрицательного коэффициента корреляции по формуле оценка уровня значимости этого коэффициента проводится по той же таблице приложения без учета знака, а знак добавляется для дальнейшей интерпретации характера связи между переменными X и Y.

Слайд 14

Описание слайда:

При нахождении критических значений для вычисленного коэффициента корреляции Пирсона число степеней свободы рассчитывается как . При нахождении критических значений для вычисленного коэффициента корреляции Пирсона число степеней свободы рассчитывается как . В нашем случае k = 20, поэтому n - 2 = 20 - 2 = 18. В первом столбце табл. 19 приложения 6 в строке, обозначенной числом 18, находим : 0,44 для P 0,05 0,56 для P 0,01

Слайд 15

Описание слайда:

Строим соответствующую ``ось значимости'':

Слайд 16

Описание слайда:

Ввиду того, что величина расчетного коэффициента корреляции попала в зону значимости - отвергается и принимается гипотеза . Иными словами, связь между временем решения наглядно-образных и вербальных задач статистически значима на 1% уровне и положительна. Полученная прямо пропорциональная зависимость говорит о том, что чем выше среднее время решения наглядно-образных задач, тем выше среднее время решения вербальных и наоборот. Ввиду того, что величина расчетного коэффициента корреляции попала в зону значимости - отвергается и принимается гипотеза . Иными словами, связь между временем решения наглядно-образных и вербальных задач статистически значима на 1% уровне и положительна. Полученная прямо пропорциональная зависимость говорит о том, что чем выше среднее время решения наглядно-образных задач, тем выше среднее время решения вербальных и наоборот.

Теги Корреляционный анализ

Похожие презентации