СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА ВЗАИМОСВЯЗЕЙ ЯВЛЕНИЙ НА Ж.Д.Т.
Между определенными явлениями общественной жизни существует взаимосвязь, которая проявляется и между признаками явлений, а следовательно, и характеризующими их показателями. Взаимосвязи между явлениями и их признаками подразделяются на функциональные и корреляционные. При функциональной связи значение результативного признака полностью обусловливается значениями одного или нескольких факторных признаков. При корреляционной связи нет строгого соответствия между значениями результативного и факторных признаков. В этом случае одному и тому же значению факторного признака, как правило, соответствует несколько значений результативного признака. Определенное представление о взаимосвязи двух признаков можно получить, если первичные данные о них представить графически в виде корреляционного поля, т.е. совокупности точек, координаты которых соответствуют значениям факторного и результативного признака.
Взаимосвязь между признаками может быть однофакторной и многофакторной. При однофакторной связи один признак выступает как причина, а другой — как следствие. При многофакторной связи причиной выступает значительное число признаков, а результатом— один. Для ее выявления и количественной характеристики применяют различные методы, в частности метод аналитических группировок, корреляционный и факторный анализ.
Взаимосвязь между результативным и одним из факторных признаков в определенных случаях может быть выявлена при помощи аналитических группировок. Для этого целесообразно использовать корреляционную таблицу. Она как рациональная форма группировки единиц совокупности по двум признакам позволяет сделать заключение о характере связи между признаками на основе расположения частот.
Показатели и методы корреляции и регрессии используются в статистике для решения двух задач:
· выражения корреляционной зависимости в виде аналитического уравнения (математической модели);
· оценки степени связи между результативным и факторными признаками.
При использовании корреляции для анализа взаимосвязи общественных явлений на основе статистической информации необходимо соблюдать следующие условия:
· - построению корреляционных моделей (уравнений регрессий) должен предшествовать качественный анализ, т.е. выяснение наличия и характера взаимосвязей изучаемых явлений на основе их социально-экономической сущности;
· при построении многофакторных корреляционных моделей следует включать в них ограниченное число (не более 8-10) наиболее существенных и не дублирующих друг друга факторов;
· при определении показателей корреляции следует пользоваться достаточно большим массивом первичной информации.
Необходимость соблюдения этих условий вызвана особенностями корреляционного анализа.
К искажению результатов корреляционного анализа может привести использование сводной информации, а также недостаточность ее объема, т.е. малая численность исследуемой совокупности.
Для получения надежных показателей корреляции необходимо пользоваться значительными объемами информации. Это обусловлено тем, что при недостаточном объеме изучаемой совокупности могут быть получены существенные значения показателей степени связи даже в том случае, когда между признаками связь отсутствует.
Факторный анализ взаимосвязи включает в себя показатели методы исследования взаимосвязи общественных явлений: метод аналитических группировок, корреляционный анализ, метод главных компонент, дисперсионный анализ и др. Названные методы применяются в тех случаях, когда связь между признаками носит корреляционный характер. Однако многие показатели статистики связаны между собой функционально.
Для исследования таких взаимосвязей показателей в статистике применяются специальные способы, которые являются составной частью факторного анализа. Для количественной характеристики относительного влияния факторов на результативные показатели, между которыми имеется функциональная зависимость, обычно используются индивидуальные и общие индексы.