🗊Презентация Корреляционный анализы, оценка значимости корреляций и интерпретация факторов

Категория: Математика
Нажмите для полного просмотра!
Корреляционный анализы, оценка значимости корреляций и интерпретация факторов, слайд №1Корреляционный анализы, оценка значимости корреляций и интерпретация факторов, слайд №2Корреляционный анализы, оценка значимости корреляций и интерпретация факторов, слайд №3Корреляционный анализы, оценка значимости корреляций и интерпретация факторов, слайд №4Корреляционный анализы, оценка значимости корреляций и интерпретация факторов, слайд №5Корреляционный анализы, оценка значимости корреляций и интерпретация факторов, слайд №6Корреляционный анализы, оценка значимости корреляций и интерпретация факторов, слайд №7Корреляционный анализы, оценка значимости корреляций и интерпретация факторов, слайд №8Корреляционный анализы, оценка значимости корреляций и интерпретация факторов, слайд №9Корреляционный анализы, оценка значимости корреляций и интерпретация факторов, слайд №10Корреляционный анализы, оценка значимости корреляций и интерпретация факторов, слайд №11Корреляционный анализы, оценка значимости корреляций и интерпретация факторов, слайд №12Корреляционный анализы, оценка значимости корреляций и интерпретация факторов, слайд №13Корреляционный анализы, оценка значимости корреляций и интерпретация факторов, слайд №14Корреляционный анализы, оценка значимости корреляций и интерпретация факторов, слайд №15Корреляционный анализы, оценка значимости корреляций и интерпретация факторов, слайд №16Корреляционный анализы, оценка значимости корреляций и интерпретация факторов, слайд №17Корреляционный анализы, оценка значимости корреляций и интерпретация факторов, слайд №18Корреляционный анализы, оценка значимости корреляций и интерпретация факторов, слайд №19Корреляционный анализы, оценка значимости корреляций и интерпретация факторов, слайд №20Корреляционный анализы, оценка значимости корреляций и интерпретация факторов, слайд №21Корреляционный анализы, оценка значимости корреляций и интерпретация факторов, слайд №22Корреляционный анализы, оценка значимости корреляций и интерпретация факторов, слайд №23Корреляционный анализы, оценка значимости корреляций и интерпретация факторов, слайд №24
Скачать

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Корреляционный анализы, оценка значимости корреляций и интерпретация факторов. Доклад-сообщение содержит 24 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


Лекция10 Корреляционный анализы, оценка значимости корреляций и интерпретация факторов  
Описание слайда:
Лекция10 Корреляционный анализы, оценка значимости корреляций и интерпретация факторов  

Слайд 2


Обоснование задачи исследования согласованных действий.   Термин «корреляция» - взаимная связь. Когда говорят о корреляции, используют термины «корреляционная связь» и «корреляционная зависимость». Корреляционная связь – это согласованные измерения двух признаков или большого числа признаков.
Описание слайда:
Обоснование задачи исследования согласованных действий.   Термин «корреляция» - взаимная связь. Когда говорят о корреляции, используют термины «корреляционная связь» и «корреляционная зависимость». Корреляционная связь – это согласованные измерения двух признаков или большого числа признаков.

Слайд 3


Корреляционная связь отражает тот факт, что изменчивость одного признака находится в некотором соответствии с изменчивостью другого. «Стохастическая – вероятностная связь имеется тогда, когда каждому из значений одной случайной величины соответствует специфическое (условное) распределение вероятностей значений другой величины, и наоборот».
Описание слайда:
Корреляционная связь отражает тот факт, что изменчивость одного признака находится в некотором соответствии с изменчивостью другого. «Стохастическая – вероятностная связь имеется тогда, когда каждому из значений одной случайной величины соответствует специфическое (условное) распределение вероятностей значений другой величины, и наоборот».

Слайд 4


Корреляционная зависимость – это изменения, которые вносят значения одного признака в вероятность появления разных значений другого признака». Оба термина – Корреляционная связь и Корреляционная зависимость – часто используются как синонимы.
Описание слайда:
Корреляционная зависимость – это изменения, которые вносят значения одного признака в вероятность появления разных значений другого признака». Оба термина – Корреляционная связь и Корреляционная зависимость – часто используются как синонимы.

Слайд 5


Если в исследование включены независимые переменные, которые мы можем по крайней мере учитывать, например, возраст, то можно считать выявляемые между возрастом и психологическими признаками корреляционные связи корреляционными зависимостями.
Описание слайда:
Если в исследование включены независимые переменные, которые мы можем по крайней мере учитывать, например, возраст, то можно считать выявляемые между возрастом и психологическими признаками корреляционные связи корреляционными зависимостями.

Слайд 6


Корреляционные связи различаются по форме, направлению и степени (силе). По форме корреляционная связь может быть прямолинейной или криволинейной. По направлению корреляционная связь может быть положительной (прямой) и отрицательной (обратной).  
Описание слайда:
Корреляционные связи различаются по форме, направлению и степени (силе). По форме корреляционная связь может быть прямолинейной или криволинейной. По направлению корреляционная связь может быть положительной (прямой) и отрицательной (обратной).  

Слайд 7


При положительной прямолинейной коррекции более высоким значениям одного признака соответствуют более высокие значения другого и т.д. При отрицательной коррекции соотношения обратные.
Описание слайда:
При положительной прямолинейной коррекции более высоким значениям одного признака соответствуют более высокие значения другого и т.д. При отрицательной коррекции соотношения обратные.

Слайд 8


Пример: Прямолинейной может быть связь между количеством тренировок на тренажере и количеством правильно решаемых задач в контрольной сессии. Криволинейной может быть связь между уровнем мотивации и эффективностью выполнения задачи.
Описание слайда:
Пример: Прямолинейной может быть связь между количеством тренировок на тренажере и количеством правильно решаемых задач в контрольной сессии. Криволинейной может быть связь между уровнем мотивации и эффективностью выполнения задачи.

Слайд 9


При положительной корреляции коэффициент корреляции имеет положительный знак, например, i = + 0,207, при отрицательной корреляции – отрицательный знак, например, i = – 0,207.
Описание слайда:
При положительной корреляции коэффициент корреляции имеет положительный знак, например, i = + 0,207, при отрицательной корреляции – отрицательный знак, например, i = – 0,207.

Слайд 10


Степень, сила или теснота корреляционной связи определяется по величине коэффициента корреляции. Сила связи не зависит от ее направленности и определяется по абсолютному значению коэффициента корреляции. Максимально возможное абсолютное значение коэффициента корреляции i = 1.00; min i = 0. Используются две системы классификации корреляционных связей по их силе: общая и частная.
Описание слайда:
Степень, сила или теснота корреляционной связи определяется по величине коэффициента корреляции. Сила связи не зависит от ее направленности и определяется по абсолютному значению коэффициента корреляции. Максимально возможное абсолютное значение коэффициента корреляции i = 1.00; min i = 0. Используются две системы классификации корреляционных связей по их силе: общая и частная.

Слайд 11


Общая классификация корреляционных связей:   сильная или тесная при коэффициенте корреляции r > 0,7 средняя при коэффициенте корреляции 0,50 < r < 0,69 умеренная при коэффициенте корреляции 0,30 < r < 0,49 слабая при коэффициенте корреляции 0,20 < r < 0,29 очень слабая при коэффициенте корреляции r < 0,19  
Описание слайда:
Общая классификация корреляционных связей:   сильная или тесная при коэффициенте корреляции r > 0,7 средняя при коэффициенте корреляции 0,50 < r < 0,69 умеренная при коэффициенте корреляции 0,30 < r < 0,49 слабая при коэффициенте корреляции 0,20 < r < 0,29 очень слабая при коэффициенте корреляции r < 0,19  

Слайд 12


Частная классификация корреляционных связей:   Высокая значим. корреляция при r, соотв. уровню статистич. значим. ρ ≤ 0,01 Значимая корреляция при r → ρ ≤ 0,05 Тенденция достоверн. связи при r → ρ ≤ 0,10 Незначимая корреляция при r → ρ недостигнут.
Описание слайда:
Частная классификация корреляционных связей:   Высокая значим. корреляция при r, соотв. уровню статистич. значим. ρ ≤ 0,01 Значимая корреляция при r → ρ ≤ 0,05 Тенденция достоверн. связи при r → ρ ≤ 0,10 Незначимая корреляция при r → ρ недостигнут.

Слайд 13


коэффициент ранговой корреляции r Спирмена. Метод ранговой корреляции Спирмена позволяет определить тесноту (силу) и направление корреляционной связи между двумя признаками или двумя профилями (иерархиями) признаков
Описание слайда:
коэффициент ранговой корреляции r Спирмена. Метод ранговой корреляции Спирмена позволяет определить тесноту (силу) и направление корреляционной связи между двумя признаками или двумя профилями (иерархиями) признаков

Слайд 14


Описание метода Для подсчета ранговой корреляции необходимо располагать двумя рядами значений, которые могут быть проранжированы. Такими рядами значений могут быть: два признака, измеренные в одной и той же группе испытуемых; две индивидуальные иерархии признаков, выявленных у двух испытуемых по одному и тому же набору признаков (например, личностные профили по 16-факторному опроснику Р.Б. Кетелла, иерархии ценностей по методике Р. Рокича, последовательности предпочтений в выборе из нескольких альтернатив и т.д.);
Описание слайда:
Описание метода Для подсчета ранговой корреляции необходимо располагать двумя рядами значений, которые могут быть проранжированы. Такими рядами значений могут быть: два признака, измеренные в одной и той же группе испытуемых; две индивидуальные иерархии признаков, выявленных у двух испытуемых по одному и тому же набору признаков (например, личностные профили по 16-факторному опроснику Р.Б. Кетелла, иерархии ценностей по методике Р. Рокича, последовательности предпочтений в выборе из нескольких альтернатив и т.д.);

Слайд 15


две групповые иерархии признаков; индивидуальная и групповая иерархии признаков. Вначале показатели ранжируются отдельно по каждому из признаков. Как правило, меньшему значению признака начисляется меньший ранг. Если абсолютная величина r достигает критического значения или превышает его, корреляция достоверна.
Описание слайда:
две групповые иерархии признаков; индивидуальная и групповая иерархии признаков. Вначале показатели ранжируются отдельно по каждому из признаков. Как правило, меньшему значению признака начисляется меньший ранг. Если абсолютная величина r достигает критического значения или превышает его, корреляция достоверна.

Слайд 16


Гипотезы Возможны два варианта гипотез. Первый относится к случаю 1, второй 2.3.4. I вариант: Н0 : корреляция между переменными А и Б не отличается от 0 Н1 : корреляция между переменными А и Б достоверно отличается от 0 II вариант: Н0 : корреляция между иерархиями А и Б не отличается от 0 Н 1: корреляция между иерархиями А и Б достоверно отличается от 0
Описание слайда:
Гипотезы Возможны два варианта гипотез. Первый относится к случаю 1, второй 2.3.4. I вариант: Н0 : корреляция между переменными А и Б не отличается от 0 Н1 : корреляция между переменными А и Б достоверно отличается от 0 II вариант: Н0 : корреляция между иерархиями А и Б не отличается от 0 Н 1: корреляция между иерархиями А и Б достоверно отличается от 0

Слайд 17


Графическое представление метода   корреляционную связь представляют графически в виде точек или линий, отражающих общую тенденцию размещения точек в пространстве двух осей: оси признака А и Б. Ранговая корреляция в виде двух ранжированных значений, которые попарно соединены линиями.
Описание слайда:
Графическое представление метода   корреляционную связь представляют графически в виде точек или линий, отражающих общую тенденцию размещения точек в пространстве двух осей: оси признака А и Б. Ранговая корреляция в виде двух ранжированных значений, которые попарно соединены линиями.

Слайд 18


Корреляционный анализы, оценка значимости корреляций и интерпретация факторов, слайд №18
Описание слайда:

Слайд 19


Ограничения коэффициента ранговой корреляции   По каждой переменной должно быть представлено не менее 5 наблюдений. Верхняя граница выборки определяется имеющимися таблицами критических значений (табл. XVII Приложения 1), а именно N ≤ 40. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена r при большом количестве одинаковых рангов по одной или обеим сопоставляемым переменным дает огрубленные значения.
Описание слайда:
Ограничения коэффициента ранговой корреляции   По каждой переменной должно быть представлено не менее 5 наблюдений. Верхняя граница выборки определяется имеющимися таблицами критических значений (табл. XVII Приложения 1), а именно N ≤ 40. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена r при большом количестве одинаковых рангов по одной или обеим сопоставляемым переменным дает огрубленные значения.

Слайд 20


Алгоритм расчета коэффициента ранговой корреляции Спирмена r .   Определить, какие два признака или две иерархии признаков будут участвовать в сопоставлении как переменные А и В. Проранжировать значения переменной А, по правилам ранжирования. Занести ранги в первый столбец таблицы по порядку номеров испытуемых или признаков.
Описание слайда:
Алгоритм расчета коэффициента ранговой корреляции Спирмена r .   Определить, какие два признака или две иерархии признаков будут участвовать в сопоставлении как переменные А и В. Проранжировать значения переменной А, по правилам ранжирования. Занести ранги в первый столбец таблицы по порядку номеров испытуемых или признаков.

Слайд 21


Проранжировать значения переменной В, в соответствии с теми же правилами. Занести ранги во второй столбец таблицы по порядку номеров испытуемых или признаков. Подсчитать разности d между рангами А и В по каждой строке таблицы и занести в третий столбец таблицы.
Описание слайда:
Проранжировать значения переменной В, в соответствии с теми же правилами. Занести ранги во второй столбец таблицы по порядку номеров испытуемых или признаков. Подсчитать разности d между рангами А и В по каждой строке таблицы и занести в третий столбец таблицы.

Слайд 22


Возвести каждую разность в квадрат: d . Эти значения занести в четвертый столбец таблицы. Подсчитать сумму квадратов Σ d . При наличии одинаковых рангов рассчитать поправки: Та = Σ (а3 – а) / 12;Тв = Σ (b3 – b) / 12 где а – объем каждой группы одинаковых рангов в ранговом ряду А; b – объем каждой группы одинаковых рангов в ранговом ряду В.
Описание слайда:
Возвести каждую разность в квадрат: d . Эти значения занести в четвертый столбец таблицы. Подсчитать сумму квадратов Σ d . При наличии одинаковых рангов рассчитать поправки: Та = Σ (а3 – а) / 12;Тв = Σ (b3 – b) / 12 где а – объем каждой группы одинаковых рангов в ранговом ряду А; b – объем каждой группы одинаковых рангов в ранговом ряду В.

Слайд 23


Рассчитать коэффициент ранговой корреляции r по формуле: а) при отсутствии одинаковых рангов б) при наличии одинаковых рангов где Σd2– сумма квадратов разностей между рангами; Та и Тв – поправки на одинаковые ранги; N – количество испытуемых или признаков, участвовавших в ранжировании.
Описание слайда:
Рассчитать коэффициент ранговой корреляции r по формуле: а) при отсутствии одинаковых рангов б) при наличии одинаковых рангов где Σd2– сумма квадратов разностей между рангами; Та и Тв – поправки на одинаковые ранги; N – количество испытуемых или признаков, участвовавших в ранжировании.

Слайд 24


Определить по Табл. XVI Приложения 1 критические значения r для данного N. Если r превышает критическое значение или по крайней мере равен ему, корреляция достоверно отличается от 0.  
Описание слайда:
Определить по Табл. XVI Приложения 1 критические значения r для данного N. Если r превышает критическое значение или по крайней мере равен ему, корреляция достоверно отличается от 0.  

Скачать

Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию