Коэффициент корреляции Пирсона

Анализ и обработка результатов исследования

Исследование завершается анализом и обработкой полученных данных, получением эмпирически обоснованных выводов и рекомендаций.

Этап анализа представляет собой соотнесение полученной информа­ции об изучаемом объекте с уже имеющимся объемом знаний о нем. Со­держание и цель этапа анализа заключается в том, чтобы объяснить смысл отдельных результатов, объединить и выделить обобщающие положения, свести их в одну систему.

Существуют как количественные, так и качественные методы анализа и обобщения информации, полученной в результате исселедований. К количественным методам относятся: группировка, расчет коэффициентов корреляции, факторный анализ. Качественными метода­ми анализа и обобщения являются типологизация, моделирование и создание теорий. Обработка данных включает в себя:

1.Редактирование и кодирование информации с целью унификации и формализации информации, полученной в ходе исследования.

2. Создание переменных. Собранная на основании анкет информация в ряде случаев прямо отвечает на вопросы, которые необходимо решить в исследовании, поскольку вопросы получили форму индикаторов в процессе операционализации. Необходимо провести обратную процедуру — перевести данные в форму, которая отвечала бы на вопросы исследования.

3. Статистический анализ — самый важный этап в процессе анализа данных. Выявляются статистические закономерности и зависимости, которые позволяют сделать обобщения и выводы.

Для проведения статистического анализа используются различные математические методы, позволяющие всесторонне анализировать собранную информацию.

В зависимости от методов получения первичной информации при­меняются различные приемы обработки и анализа данных. Например, если информация была получена из документальных источников, то ис­пользуются два основных метода анализа документов — традиционный анализ и контент-анализ. При обработке и анализе данных, полученных методом опроса, применяются методы ранжирования, шкалирования, корреляции и др.

Ранжирование —процедура установления относительной предпочти­тельности исследуемых объектов на основе их упорядочивания. Ранг -по­казатель порядкового места оцениваемого объекта в группе, и других объек­тов, обладающих существенными для оценки свойствами.

По результатам исследования пишется отчет. В него входит програм­ма исследования, характеристика респондентов, представление, анализ полученных данных, практические рекомендации, выводы, приложения (графики, таблицы, схемы, диаграммы).

Требования к отчету:

1) в отчете должны быть отражены все группы проблем в соответ­ствии с логикой научного поиска, что требует обобщения, анализа резуль­татов;

2) в каждой главе отчета необходимо стремиться выделить две части:

а) проблемы и результаты, б) выводы;

3) для анализа и отчета результаты отдельных анкетных вопросов дол­жны максимально обобщаться;

4) правильное оформление отчета.

Для того. чтобы правильно использовать полученные данные, необходимо учитывать важные методологические положения:

• характер оценки и интерпретации данных боль­шей частью уже предопределен на стадии концептуального оформления исследования, когда выяснились качественные характеристики изучаемо­го явления;

• интерпретация и логическая обработка полученных данных зави­сят от глубины знания исследователем объекта и предмета;

• большое значение для интерпретации данных имеет опыт исследователя.

Грамотно проведенный анализ результатов исследо­ваний позволяет эффективно использовать их в какой-либо деятель­ности, планировании, прогнозировании процессов.

Важной формой использования является защита результатов исследо­вания пред соответствующими руководителями предприятий. Еще одной распространенной формой использования результатов является публика­ция материалов исследований в различных сборниках статей, научных журналах, средствах массовой информации.

Раскин В.Н. Обработка данных психологических и социальных исследований [Текст]: учебное пособие / В. Н. Раскин. - СПб: [б. и.], 2005. - 59 с.

Обработка и анализ данных; Либроком - Москва, 2008. - 368 c.

Коэффициент корреляции

Общий обзор

Коэффициент корреляции Пирсона

Свойства коэффициента корреляции

Когда не следует рассчитывать r

Общий обзор

Корреляционный анализ занимается степенью связи между двумя переменными, x и y.

Сначала предполагаем, что как x, так и y количественные, например рост и масса тела. Предположим, пара величин (x, у) измерена у каждого из n объектов в выборке.

Мы можем отметить точку, соответствующую паре величин каждого объекта, на двумерном графике рассеяния точек.

Обычно на графике переменную x располагают на горизонтальной оси, а у — на вертикальной. Размещая точки для всех n объектов, получают график рассеяния точек, который говорит о соотношении между этими двумя переменными.

Коэффициент корреляции Пирсона

Соотношение х и у линейное, если прямая линия, проведенная через центральную часть скопления точек, дает наиболее подходящую аппроксимацию наблюдаемого соотношения.

Можно измерить, как близко находятся наблюдения к прямой линии, которая лучше всего описывает их линейное соотношение путем вычисления коэффициента корреляции Пирсона, обычно называемого просто коэффициентом корреляции.

Его истинная величина в популяции (генеральный коэффициент корреляции) (греческая буква «ро») оценивается в выборке как r (выборочный коэффициент корреляции), которую обычно получают в результатах компьютерного расчета.

Пусть (x₁. y₁), (x₂, y₂),…,(x_n, y_n) - выборка из n наблюдений пары переменных (X, Y).

Выборочный коэффициент корреляции r определяется как

,

где , - выборочные средние, определяющиеся следующим образом: