2.1.5 Коэффициент корреляции Бравэ-Пирсона Коэффициент корреляции Браве-Пирсона применим в том случае, если измерение значений исследуемых признаков производятся в шкале отношений или интервалов и форма зависимости является линейной. Коэффициент корреляции характеризует только линейную взаимосвязь (степень ее тесноты). Линейная взаимосвязь двух случайных величин состоит в том, что при увеличении одной случайной величины другая случайная величина имеет тенденцию возрастать (убывать) по линейному закону.
Для вычисления коэффициента корреляции Браве-Пирсона используется формула:
,
либо
.
где и – средние, а и стандартные отклонения, рассчитанные по двум выборкам.
Рассчитанный коэффициент корреляции является выборочным, так как он определен для ограниченной совокупности, являющейся выборкой из генеральной совокупности. Поэтому делать вывод о существовании корреляции в генеральной совокупности только исходя из его значения, особенно если его модуль не очень близок к 1, преждевременно. Необходимо проверить статистическую значимость обнаруженной корреляции. Определение статистической значимости коэффициента корреляции осуществляется с помощью критерия Стьюдента. Основные этапы проверки гипотезы о достоверности коэффициента корреляции заключаются в следующем.
1. Задаются уровнем значимости α. В области физкультуры и спорта принято использовать уровень значимости α=0,05.
2. Формулируют гипотезы, которые в дальнейшем необходимо принять или отклонить. Н0: r=0 (в генеральной совокупности корреляции нет, а отличие от нуля выборочного коэффициента корреляции связано со случайными факторами). Н1: r≠0 (в генеральной совокупности корреляция есть).
3. Рассчитывают эмпирическое значение t критерия Стьюдента
4. По специальной таблице определяют критическое значение критерия tкр для числа степеней свободы =n-2 и уровня статистической значимости α (см. таблицу 1 Приложения).
5. Сравнивают эмпирическое значение критерия с критическим. Если tэмп tкр, то полученный коэффициент корреляции достоверен, и между исследуемыми показателями существует статистическая связь с вероятностью q=1-α. Если же tэмп < tкр, то полученный коэффициент корреляции недостоверен, и между исследуемыми показателями нет взаимосвязи.
Существует и более простой способ проверки статистической значимости коэффициента корреляции. Он основан на использовании специальных таблиц критических значений коэффициента корреляции (см. таблицу 2 Приложения). Вычисленный коэффициент корреляции сравнивают с критическим значением rкр для объема выборки n и уровня значимости α. Если , то принимается гипотеза H0 и делается вывод об отсутствии значимой корреляции. Если же оказывается, что , то гипотеза H0 отклоняется и принимается гипотеза H1, согласно которой значение коэффициента корреляции в генеральной совокупности статистически значимо отличается от нуля на уровне значимости α.
|