ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ Институт Кибернетики Направление Кафедра Прикладная математика и информатика Прикладной математики Отчет по лабораторной работе №3 по дисциплине Прикладная математическая статистика «Корреляционный анализ экспертных оценок по критерию Пирсона и критерию Спирмена» Выполнила: студентка гр. 8БМ21 Рожновская А.И. Проверил: проф., д.т.н. Берестнева О. Г. Томск 2013 Постановка задачи Изучить возможности статистического пакета StatGraphics в области корреляционного анализа. С помощью пакета провести корреляционный анализ экспертных оценок показателей студентов с использованием критерия Пирсона и критерия Спирмена. Теоретические положения Корреляционный анализ Одна из наиболее распространенных задач статистического исследования состоит в изучении связи между выборками. Обычно связь между выборками носит не функциональный, а вероятностный (или стохастический) характер. В этом случае нет строгой, однозначной зависимости между величинами. При изучении стохастических зависимостей различают корреляцию и регрессию. Корреляционный анализ состоит в определении степени связи между двумя случайными величинами X и Y. В качестве меры такой связи используется коэффициент корреляции. Коэффициент корреляции оценивается по выборке объема п связанных пар наблюдений (xi, yi) из совместной генеральной совокупности X и Y. Существует несколько типов коэффициентов корреляции, применение которых зависит от измерения (способа шкалирования) величин X и Y. Для оценки степени взаимосвязи величин X и Y, измеренных в количественных шкалах, используется коэффициент линейной корреляции (коэффициент Пирсона), предполагающий, что выборки X и Y распределены по нормальному закону. Коэффициент корреляции — параметр, который характеризует степень линейной взаимосвязи между двумя выборками, рассчитывается по формуле: rxy ( x x )( y y ) ( x x ) ( y y ) i i 2 i 2 . i Коэффициент корреляции изменяется от -1 (строгая обратная линейная зависимость) до 1 (строгая прямая пропорциональная зависимость). При значении 0 линейной зависимости между двумя выборками нет. Критерий Пирсона, или критерий χ² (Хи-квадрат) — наиболее часто употребляемый критерий для проверки гипотезы о законе распределения. Во многих практических задачах точный закон распределения неизвестен, то есть является гипотезой, которая требует статистической проверки. Обозначим через X исследуемую случайную величину. Пусть требуется проверить гипотезу H0 о том, что эта случайная величина подчиняется закону распределения F(x). Для проверки гипотезы произведём выборку, состоящую из n независимых наблюдений над случайной величиной X. По выборке можно построить эмпирическое распределение F*(x) исследуемой случайной величины. Сравнение эмпирического распределения F*(x) и теоретического (или, точнее было бы сказать, гипотетического — то есть соответствующего гипотезе H0) распределения F(x) производится с помощью специального правила — критерия согласия. Одним из таких критериев и является критерий Пирсона. Коэффициент корреляции Спирмена (Spearman rank correlation coefficient) — мера линейной связи между случайными величинами. Корреляция Спирмена является ранговой, то есть для оценки силы связи используются не численные значения, а соответствующие им ранги. Коэффициент инвариантен по отношению к любому монотонному преобразованию шкалы измерения. Ход работы Таблица 1. Итоговые результаты Результаты корреляционного анализа Переменные По Пирсону По Спирмену Значение p Значение p OР 0.3493 0,0293 0.3911 0 Q2 0.3416 0.0033 0.5297 0.0011 Q1 -0.4791 0.0020 -0.2791 0.0020 Q2 0,3191 0,0477 Q4 -0.3244 0.0499 0.5595 0,016 OH OP Q3 Вывод В ходе данной работы были изучены возможности статистического пакета StatGraphics в области корреляционного анализа, с помощью пакета проведен корреляционный анализ экспертных оценок показателей студентов с использованием критерия Пирсона и критерия Спирмена. Оба критерия выявляют корреляцию значений по оценкам, представленным в таблице 1. В остальных оценках ни один из критериев не выявил корреляции. Следовательно, по результатам экспертных оценок можно заключить, какие критерии оценок студентов взаимозависимы.