Корреляции

Для выявления корреляционных зависимостей необходимо:

- выбрать в меню Analyze... (Анализ) Correlate... (Корреляция) Bivariate... (Парные), что позволяет отобразить диалоговое окно Bivariate Correlations (Парные корреляции) (см. Рис. 33);

- перенести по очереди в поле тестируемых переменных.

Рис. 33. Диалоговое окно Bivariate Correlations (Двумерные корреляции)

Корреляции между двумя переменными указывает силу связи при помощи некоторого критерия взаимосвязи (коэффициента корреляции). Коэффициент может принимать значения между -1 и +1, причём если значение находится ближе к 1, то это означает наличие сильной связи, а если ближе к 0, то слабой.

Если коэффициент корреляции отрицательный, это означает наличие противоположной связи: чем выше значение одной переменной, тем ниже значение другой. Сила связи характеризуется также и абсолютной величиной коэффициента корреляции. Для словесного описания величины коэффициента корреляции используются следующие градации:

- до 0,2 - очень слабая корреляция;

- до 0,5 - слабая корреляция;

- до 0,7 - средняя корреляция;

- до 0,9 - высокая корреляция;

- свыше 0,9 - очень высокая корреляция.

Метод вычисления коэффициента корреляции зависит от вида шкалы, к которой относятся переменные.

Переменные с интервальной и с номинальной шкалой: коэффициент корреляции Пирсона (корреляция моментов произведений).

Для переменных, принадлежащих к порядковой шкале или для переменных, не подчиняющихся нормальному распределению, а также для переменных принадлежащих к интервальной шкале, вместо коэффициента Пирсона рассчитывается ранговая корреляция по Спирману. Для этого отдельным значениям переменных присваиваются ранговые места, которые впоследствии обрабатываются с помощью соответствующих формул. Чтобы выявить ранговую корреляцию, необходимо убрать в диалоговом окне Bivariate Correlations... (Парные корреляции) метку для расчета корреляции по Пирсону, установленную по умолчанию, активировать расчет корреляции Спирмана.

Ещё одним вариантом ранговых коэффициентов корреляции являются коэффициенты Кендала, расчет которых можно вызвать в диалоговом окне Bivariate Correlations... (Парные корреляции). В этом методе одна переменная представляется в виде монотонной последовательности в порядке возрастания величин; другой переменной присваиваются соответствующие ранговые места. Количество инверсий (нарушений монотонности по сравнению с первым рядом) используется в формуле для корреляционных коэффициентов. Применение коэффициента Кендала является предпочтительным, если в исходных данных встречаются выбросы.

Сохранение результатов, выведенных в окно просмотра, возможно в файле, который имеет формат Viewer (средства просмотра SPSS). SPSS обозначает файлы, которые имеют формат средства просмотра, присваивая им расширение .spo.

* * * * * * *

1 . Создайте электронные макеты бланков интервью по выбранному направлению (Приложение 3-7)

2. На основе электронной базы данных исследования (программа SPSS), постройте таблицы (частотного распределения, сопряженности), графики, диаграммы (столбчатые, круговые), выявите корреляционные зависимости (прил. 10).