Cтраница 1
Коэффициент взаимной сопряженности предназначен для измерения тесноты стохастической связи и основан на сопоставлении частот или частостей условных распределений, в таблицах взаимной сопряженности. [1]
Величина коэффициента взаимной сопряженности и коэффициента сходства находится в зависимости исключительно только ог величины частот таблицы распределения. Ни значения признаков, ни порядок размещения частот в таблице не оказывают влияния на величину этих статистик. В силу этого рассматриваемые статистики могут быть применены для измерения связи как в случае количественных, так и в случае качественных признаков. [2]
Таким образом, коэффициент взаимной сопряженности К представляет ясную характеристику связи между случайными величинами при любом виде связи между ними. [3]
Существует несколько вариантов коэффициента взаимной сопряженности. [4]
Для каких целей применяется коэффициент взаимной сопряженности и как проверяется его существенность. [5]
Статистика К, называется коэффициентом взаимной сопряженности Чупрова. [6]
К эмпирическим мерам тесноты относятся: коэффициент ассоциации; коэффициенты взаимной сопряженности; коэффициент Фехнера; коэффициент корреляции рангов. [7]
В дидактических исследованиях используются различные показатели корреляционных связей, как, например, коэффициент взаимной сопряженности Пирсона, уточненный показатель Пирсона-Бравэ, коэффициент ранговой корреляции, коэффициент зависимости Юла, другие способы анализа накопленных статистик, специально разработанные для обработки материалов социологических, психологических, педагогических исследований. Для факторного анализа дидактических причин целесообразно прежде всего применять показатель взаимной сопряженности Пирсона. Он обеспечивает возможность сравнительно просто без специальной статистической обработки факторов рассчитывать тесноту взаимосвязи между ними. Особенно эффективен критерий Пирсона в том случае, когда один из факторов фиксируется как базисный, а все другие находятся с ним в корреляционной связи. Коэффициенты корреляции дидактических причин, которые приводятся ниже, рассчитаны именно по критерию Пирсона. [8]
В тех случаях, когда оба признака альтернативные ( число групп по каждому из них равно двум), коэффициент взаимной сопряженности также называется коэффициентом ассоциации и может быть вычислен по другой формуле. [9]
Если группы упорядочены, то коэффициент т более полно учитывает информацию о связи признаков и служит более эффективным инструментом измерения связи, чем коэффициент взаимной сопряженности С. [10]
Исследуют наличие стохастических связей между величинами контролируемых параметров, для чего рассчитывают коэффициент парной линейной корреляции ( для нормально распределенных величин) и коэффициент взаимной сопряженности для величин, распределения которых отличаются от нормального. [11]
Чем больше частости условных распределений отличаются от частостей безусловного распределения, тем в большей мере признаки связаны между собой. Расчет коэффициента взаимной сопряженности основан на разностях частостей условных и безусловного распределений. Обозначим o j / i частости / - го столбца условного распределения по t - й строке и oj - частость того же столбца в безусловном распределении. [12]