Виды связи между явлениями или признаками

Виды связей между явлениями.

Социально-экономические явления взаимосвязаны и взаимообусловлены, связь между ними носит причинно-следственный характер. При изучении связей между явлениями причины и условия, характеризующие эти связи, объединяют в понятие фактора. Признаки, которые выступают причинами связи, называются факторными (x), а признаки, изменяющиеся под воздействием факторных признаков, – результативными(y).

Между признаками x и y существуют разные по природе и характеру виды связи:

1. Функциональная связь – связь, при которой каждому значению факторного признака x соответствует одно или несколько строго определенных значений результативного признака y. Такие связи чаще всего наблюдаются в явлениях, описываемых точными и прикладными науками (математикой, физикой, астрономией и т.п.).

2. Статистическая связь– связь, имеющая вероятностный характер, при которой каждому значению факторного признака x соответствует определенное множество значений результативного признака y. В экономике и социальной сфере чаще имеют место именно статистические связи.

Частным случаем статистической связи является корреляционная связь, при которой различным значениям факторного признака x соответствуют различные средние значения результативного признака y. Корреляционная связь проявляется не в каждом отдельном случае, а во всей совокупности в целом в форме тенденции.

Виды корреляционной связи:

1. По направлению действия:

1) прямая связь – связь, при которой с увеличением значения факторного признака x увеличивается значение и результативного признака y, и наоборот, с уменьшением значения факторного признака x уменьшается значение и результативного признака y;

2) обратная связь– связь, при которой с увеличением значения факторного признака x уменьшается значение результативного признака y, и наоборот, с уменьшением значения факторного признака x увеличивается значение результативного признака y.

2. По аналитическому выражению:

1) прямолинейная связь – связь, при которой с увеличением значения факторного признака x происходит непрерывное увеличение (или уменьшение) значения результативного признака y;

2) криволинейная связь– связь, при которой с увеличением значения факторного признака x увеличение (или уменьшение) значения результативного признака y происходит неравномерно или направление его изменения меняется на обратное.

3. По количеству факторов, воздействующих на результативный признак:

1) однофакторная связь – связь, при которой один факторный признак влияет на результативный признак;

2) многофакторная связь– связь, при которой два и более факторных признака комплексно воздействуют на результативный признак.

Источник

26. Виды и формы связей между явлениями.

Виды и формы связей между явлениями в статистических исследованиях. Связи между явлениями и их признаками бывают разные. Они отличаются по характеру, направлению, плотностью, аналитическим выражением, числом взаимодействующих факторов и др.. В философской литературе отмечается, что существует около 32 видов различных взаимосвязей.

По характеру зависимости между явлениями есть два вида связи:

1) функциональный (полный) связь;

2) корреляционный (неполный) связь.

Функциональная зависимость проявляется с одинаковой силой во всех единицах совокупности независимо от изменения других признаков данного явления. Так, установлена зависимость площади круга от квадрата радиуса будет проявляться везде: и при вычислении площади круга диска для метания в спортивных соревнованиях, и при характеристике площади круга площади города или села и проч. Итак, если установлена функциональная зависимость на базе единичного исследования, то ею можно пользоваться во всех аналогичных случаях.

Функциональная зависимость имеет место и в общественных явлениях, но очень редко, и эти связи единичные, отражающие взаимосвязь только отдельных сторон явлений. Например, таким связь тарифной заработной платы и отработанного работником рабочего времени и т.п.. В правовых явлениях функциональная зависимость, как правило, не встречается.

Или возьмем обратную зависимость между преступностью и образованием лиц, совершивших преступления. Такая зависимость есть, но на уровень преступности в разных направлениях действует много других факторов (употребление алкоголя, моральные качества личности, материально-бытовые условия и т.д.). Поэтому в каждом конкретном случае зависимость между образованием и преступностью может не проявиться и для выявления такой неполной зависимости надо взять большое количество явлений, которые следует рассматривать в совокупности. Подобным образом можно изучать и зависимость между преступностью и рецидивом, между преступностью и удельным весом лиц, совершивших преступления в составе группы по отдельным видам преступлений.

В гражданско-правовой статистике можно изучать: зависимость между ростом жилищного строительства и снижением количества судебных дел соответствующей категории (дел, которые возникали на почве семейно-бытовых конфликтов) зависимость между количеством разводов на 10 тысяч населения и условиями жизни населения, между количеством заключенных браков на 10 тысяч населения и социально-демографическим показателям всего населения и т.п..

Читайте также:  Специальные признаки банкротства стратегических организаций

Итак, наличие многих факторных признаков, степень влияния которых на результативный признак неизвестен, выступает как одна из характерных особенностей корреляционных связей. Корреляционная связь между результативным признаком и единицей из определенного количества факторных признаков может проявиться лишь в общем, в среднем, при прочих равных условиях. Влияние факторов, которые не являются объектом исследования, устраняется путем замены их средними показателями. Согласно закону больших чисел это достигается на основании взаимопогашение отклонений признаков определенных единиц в той или другую сторону от средней при достаточно большом количестве единиц, которые изучаются. Чем больше статистическая совокупность, тем точнее устанавливаемое соотношение выражает закономерность корреляционных связей.

Но и на массовом статистическом материале выявлены зависимости не будут носить полного, функционального характера. Они в определенной мере приближаться к функциональной связи, но действие других факторов, которые не учтены исследованиям, приводит к тому, что корреляционная связь будет неполный. Из этого следует, что корреляционная связь не выражается определенной математической формулой, он может быть выражен примерно с помощью аналитических формул.

Источник

Типы связей между явлениями, их характеристика

Тема 8. Статистическое изучение связей между явлениями

Назначение темы:

Умение выявлять связи между явлениями поможет студенту осуществлять достоверный анализ изучаемых процессов.

Цели темы:

После изучения темы студент должен

иметь представление:-о функциональных и корреляционных связях,

-о видах уравнений регрессии, и методах их построения;

знать: ключевые слова и термины.

Ключевые слова и термины:

корреляционная связь, поле корреляции, эмпирическая линия связи, линейный коэффициент корреляции, уравнение регрессии, корреляционно-регрессивные, модели (КРМ).

План:

1. Типы связей между явлениями, задачи статистики в изучении связей.

2. Методы выявления наличия корреляционной связи между двумя признаками.

3. Измерение степени тесноты корреляционной связи между двумя признаками.

4. Уравнения регрессии, их виды.

5. Корреляционно-регрессионные модели (КРМ), их применение в анализе и прогнозе.

Изучение действительности показывает, что изменение изучаемого признака находится в тесной взаимосвязи с другими признаками. При изучении конкретных зависимостей одни признаки выступают в качестве факторов, обуславливающих изменение других признаков – они называются факторными признаками (Х).

Признаки, которые являются результатом влияния этих факторных признаков, называются результативными признаками (У).

Например: рассматривая зависимость между производительностью труда и квалификацией рабочих, уровень производительности труда является результативным признаком, а квалификация рабочих факторным, т.к. её повышение ведёт к росту производительности труда.

Различают два основных вида связей между явлениями.

функциональные связи характеризуются полным соответствием между изменением факторного и результативного признака (каждому значению признака – фактора соответствуют вполне определённые значения результативного признака)

Примером функциональной связи является зависимость длины окружности(L) от радиуса (r).

корреляционные связи, при которых между изменением факторного и результативного признаков нет полногосоответствия, воздействие отдельных факторов проявляется лишь в среднем при массовом наблюдении, фактических данных.

В простейшем случае применения корреляционной зависимости величина

результативного признака рассматривается как следствие изменения только одного фактора (например, рост квалификации рабочих рассматривается как причина роста производительности труда)

Однако выделенный в данном примере в качестве основного признак – фактор не является единственной причиной изменения результативного признака, а на ряду с ним на величину результативного признака влияет множество других причин (в частности на производительность труда влияет уровень энерговооружённости, механизации и автоматизации производства).

При наличии корреляционной зависимости устанавливается лишь тенденция изменения результативного признака при изменении величины факторного признака.

Объяснение этому – сложность взаимосвязей между анализируемыми факторами, на

При корреляционной связи каждому значению аргумента (х-признака фактора) соответствуют случайно распределённые в некотором интервале значения функции (у-признака результата).

Например, в сельском хозяйстве это может быть связь между урожайностью и количеством внесённых удобрений. Очевидно, что удобрения участвуют в формировании урожая, но для конкретного поля участие одного и того же количества удобрений вызовет разный прирост урожайности, так как во взаимодействии находится ещё целый ряд факторов ( погода, состояние почвы и т. д.), которые формируют урожай. Однако в среднем такая связь наблюдается – увеличение массы внесённых, удобрений ведёт к росту урожайности.

По направлению связи делятся на:

прямые – когда зависимая переменная растёт с увеличением факторного признака (положительная связь).

обратные, когда рост факторного признака ведёт к уменьшению результативного (отрицательная связь).

Задачи статистики в изучении связей между явлениями заключаются в следующем:

Читайте также:  Первые признаки желтухи у ребенка 2 лет

Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет

Источник

Виды связей между явлениями.

Социально-экономические явления взаимосвязаны и взаимообусловлены, связь между ними носит причинно-следственный характер. При изучении связей между явлениями причины и условия, характеризующие эти связи, объединяют в понятие фактора. Признаки, которые выступают причинами связи, называются факторными (x), а признаки, изменяющиеся под воздействием факторных признаков, – результативными(y).

Между признаками x и y существуют разные по природе и характеру виды связи:

1. Функциональная связь – связь, при которой каждому значению факторного признака x соответствует одно или несколько строго определенных значений результативного признака y. Такие связи чаще всего наблюдаются в явлениях, описываемых точными и прикладными науками (математикой, физикой, астрономией и т.п.).

2. Статистическая связь– связь, имеющая вероятностный характер, при которой каждому значению факторного признака x соответствует определенное множество значений результативного признака y. В экономике и социальной сфере чаще имеют место именно статистические связи.

Частным случаем статистической связи является корреляционная связь, при которой различным значениям факторного признака x соответствуют различные средние значения результативного признака y. Корреляционная связь проявляется не в каждом отдельном случае, а во всей совокупности в целом в форме тенденции.

Виды корреляционной связи:

1. По направлению действия:

1) прямая связь – связь, при которой с увеличением значения факторного признака x увеличивается значение и результативного признака y, и наоборот, с уменьшением значения факторного признака x уменьшается значение и результативного признака y;

2) обратная связь– связь, при которой с увеличением значения факторного признака x уменьшается значение результативного признака y, и наоборот, с уменьшением значения факторного признака x увеличивается значение результативного признака y.

2. По аналитическому выражению:

1) прямолинейная связь – связь, при которой с увеличением значения факторного признака x происходит непрерывное увеличение (или уменьшение) значения результативного признака y;

2) криволинейная связь– связь, при которой с увеличением значения факторного признака x увеличение (или уменьшение) значения результативного признака y происходит неравномерно или направление его изменения меняется на обратное.

3. По количеству факторов, воздействующих на результативный признак:

1) однофакторная связь – связь, при которой один факторный признак влияет на результативный признак;

2) многофакторная связь– связь, при которой два и более факторных признака комплексно воздействуют на результативный признак.

Задачи исследования связей между явлениями.

При исследовании взаимосвязей социально-экономических явлений последовательно решают следующие основные задачи:

1. Предварительный теоретический анализ свойств сопоставляемых явлений.

2. Установление факта наличия связи, определение ее направления и формы.

3. Измерение степени тесноты связи между признаками.

4. Определение аналитического выражения связи, т. е. построение регрессионной модели – уравнения регрессии, описывающего зависимость результативного признака от одного или нескольких факторных признаков.

5. Оценка адекватности полученной модели, ее экономическая интерпретация и практическое использование.

Таким образом, при статистическом изучении связей между социально-экономическими явлениями последовательно используют методы корреляционного анализа (задачи 1, 2, 3) и регрессионного анализа(задачи 4, 5).

Далее более подробно будут рассмотрены методы корреляционного анализа.

Методы выявления корреляционной связи.

В качестве примера рассмотрим однофакторную прямолинейную корреляционную связь.

Для выявления наличия или отсутствия корреляционной связи между признаками x и y используют различные статистические методы:

1. Графический метод, заключающийся в построении поля корреляции – поля точек, на котором каждая точка соответствует единице совокупности; ее координаты определяются значениями признаков x и y.

2. Сопоставление параллельных рядов значений факторного и результативного признаков.

3. Метод аналитических группировок.

4. Построение корреляционной таблицы.

Показатели тесноты связи.

Тесноту связи между признаками x и y оценивают посредством таких показателей: коэффициент Фехнера; коэффициент корреляции рангов Спирмена; линейный коэффициент корреляции и др.

1. Коэффициент Фехнера:

где – число совпадений знаков отклонений индивидуальных значений факторного признака х и результативного признака у от соответствующих средних величин и ;

– число несовпадений знаков отклонений индивидуальных значений факторного признака х и результативного признака у от соответствующих средних величин и .

2. Коэффициент корреляции рангов Спирмена:

где – разность между рангами факторного и результативного признаков ( );

– число единиц изучаемого ряда.

3. Линейный коэффициент корреляции:

Представленные выше коэффициенты могут принимать значения от –1 до +1. Отрицательные значения коэффициентов указывают на обратную корреляционную связь, положительные – на прямую. Чем ближе коэффициенты по абсолютной величине к 1, тем теснее связь между признаками, и наоборот, чем ближе коэффициенты к 0, тем слабее связь.

Задачи для практического занятия и самостоятельного решения

Задача 1. Имеются следующие данные по 15 банкам страны:

Читайте также:  Аллергия на цефтриаксон у детей признаки
№ банка Суммарный актив, млрд. долл. Депозиты, млрд. долл.
507,2 448,1
506,6 451,9
487,8 447,9
496,0 444,3
493,6 443,2
458,9 411,7
429,3 328,6
386,9 314,7
311,5 259,4
302,2 187,7
262,0 238,5
242,4 269,4
231,9 284,0
214,3 172,3
208,4 166,4

Постройте корреляционную таблицу и установите направление связи между двумя признаками. Сделайте выводы.

Задача 2.По 10 предприятиям имеются данные о среднегодовой стоимости основных производственных фондов (ОПФ) и выпуске продукции:

№ п/п Среднегодовая стоимость ОПФ, млн. руб. Выпуск продукции, млн. руб.

Измерьте тесноту связи между показателем среднегодовой стоимости ОПФ и выпуском продукции с помощью:

1) коэффициента Фехнера;

2) коэффициента корреляции рангов Спирмена.

Задача 3. Имеются данные о связи между средней взвешенной ценой и объемом продаж облигаций на фондовой бирже 10.03.2007 г.:

№ серии Средняя взвешенная цена, руб. Объем продаж, млн. руб.
84,4 79,5
82,3 279,7
80,1 71,4
63,4 242,8
76,1 76,3
75,2 74,7
74,8 210,7
73,0 75,1
73,4 75,5
71,3 335,3

Рассчитайте линейный коэффициент корреляции. Сформулируйте выводы.

Источник

Виды связей между явлениями и их признаками. Их классификация

В статистике различают функциональную и стохастическую зависимости. Функциональной (жестко детерминированной) называют такую связь, при которой с изменением значения факторного признака, результативный изменяется строго определенным образом, т.е. значению одного факторного признака обязательно соответствует одно или несколько точно заданных значений результативного признака. Функциональная связь двух величин возможна лишь при условии, что вторая из них зависит только от первой. В реальной природе (и тем более в обществе) таких связей нет; они являются лишь абстракциями, полезными и необходимыми при анализе явлений, но упрощающими реальность. Такие науки, как механика, электротехника, политэкономия и другие, успешно используют представление связей как функциональных не только в аналитических целях, но и в целях прогнозирования.

В настоящее время наука не знает более широкого определения связи. Все связи, которые могут быть измерены и выражены численно, подходят под определение «статистические связи», в том числе и функциональные. Последние представляют собой частный случай статистических связей.

Корреляционной связью называют важнейший частный случай статистической связи, состоящий в том, что разным значениям факторного признака соответствуют различные средние значения результативного признака; в то время как в каждом отдельном случае результативный признак может принимать множество различных значений. Если же с изменением значения факторного признака среднее значение результативного признака не изменяется закономерным образом, но закономерно изменяется другая статистическая характеристика (показатели вариации, асимметрии, эксцесса и так далее) то связь является не корреляционной, а стохастической (статистической).

Статистическая связь между двумя признаками (переменными величинами) предполагает, что каждый из них имеет случайную вариацию индивидуальных значений относительно средней величины. Если же такую вариацию имеет лишь один из признаков, а значения другого являются жестко детерминированными, то имеет место явление регрессии, но не статистическая (тем более корреляционная) связь. Например, при анализе динамических рядов можно измерять регрессию уровней ряда урожайности (имеющих случайную колеблемость) на номера лет. Но нельзя говорить о корреляции между ними и применять показатели корреляции с соответствующей им интерпретацией.

Связи между явлениями и их признаками классифицируются:

1) по степени тесноты связи:

Таблица 1- Количественные критерии оценки тесноты связи

Величина коэффициента корреляции Характер связи
До + 0,3 Практически отсутствует
От + 0,3 до + 0,5 Слабая
От + 0,5 до + 0,7 Умеренная
От + 0,7 до + 1,0 Сильная

2) по направлению связи:

прямая связь, при которой с увеличением или уменьшением значений факторного признака происходит увеличение или уменьшение значений результативного. Так, например, рост производительности труда способствует увеличению уровня рентабельности производства;

обратная связь, при которой значения результативного признака изменяются под воздействием факторного, но в противоположном направлении по сравнению с изменением факторного признака. Так с увеличением уровня фондоотдачи снижается себестоимость единицы производимой продукции;

3) по аналитическому выражению:

прямолинейная (или просто линейная) связь. Имеет место, если статистическая связь между явлениями и их признаками может быть приблизительно выражена уравнением прямой линии:

(1)

нелинейная связь. Имеет место, если статистическая связь выражена уравнением какой либо кривой линии, например:

(2)

(3)

Признаки по их значению для изучения взаимосвязи делятся на два класса. Признаки, обуславливающие изменение других, связанных с ними признаков, называют факторными, или просто факторами. Признаки, изменяющиеся под воздействием факторных признаков, называют результативными.

Источник