Корреляционная зависимость в ходе статистического анализа социологической информации

Корреляционная зависимость

Сущность поиска корреляционной зависимости состоит в том, чтобы найти связь между имеющимися значениями. Корреляционная зависимость имеет особенность, которая заключается в том, что наличие связи напрямую сопряжено с тем, насколько сильно она выражена. Существует некий индикатор, который отражает близость двух коррелирующих значений. Таким индикатором считается конкретный критерий, который называют коэффициентом корреляции.

Разработка методов исследования осуществляется на основе логики научных исследований. В целом метод представляет собой совокупность теоретических и практических методов, совместное использование которых с наибольшей достоверностью прогнозируют определенные социальные явления в сфере социального управления.

Данная методика помогает осуществлять исследования даже очень сложных и многомерных объектов. С использованием инструментов математического анализа дается оценка процессов, выраженная в виде чисел. Причем оценка дается независимо от происхождения каких-то определенных явлений, социальной значимости и уровня сложности процесса управления. В эмпирической социологии, пожалуй, наиболее распространенным типом анализирования данных считается именно корреляционный анализ.

Коэффициент корреляции способен принимать различные значения от +1 до -1. Стоит отметить, что, чем ближе он к единице, тем глубже связь между значениями. Значение ноль или близкое к нулю указывает на отсутствие соединения. Существует также более тонкая градация прочности связи, она представлена штриховой шкалой. Корреляционный анализ широко используется в гуманитарных науках.

В социологии обычно используются:

• ранговый коэффициент корреляции Спирмена;
• коэффициент корреляции Юла;
• Коэффициент корреляции Пирсона;
• множественный коэффициент корреляции;
• коэффициент корреляции Чупрова и Крамера.

Использование корреляционного анализа в социологии обусловлено определенными причинами.

Причины использования корреляционного анализа

При исследовании социальных проблем изучаемые вопросы могут иметь большое количество влияющих на них факторов.

Например, люди с высшим образованием имеют более высокую зарплату, хотя среди них есть люди с разными зарплатами. Взаимосвязаны также: уровень образования родителей и успеваемость детей, заработная плата и удовлетворенность работой, квалификация работников и производительность. Наличие корреляции может указывать на то, что одно из выбранных явлений - причина другого или эти явления являются следствием общих причин.

В социологии часто определенное значение одной переменной может соответствовать количеству значений другой, то есть каждому соответствует количество значений. Если вы рисуете на плоскости пары этих значений, применяемые точки будут располагаться в виде «облака». Это «облако» называется полем корреляции.

Поле корреляции является вспомогательным инструментом для анализа выборочных данных, а расположение точек позволяет сделать предварительный вывод о форме и характере зависимости. Однако стоит помнить, что корреляция не может быть абсолютно полной и точной. Выявление корреляции не дает оснований утверждать о причинно-следственных связях явлений.

Любая социологическая проблема - это явление, которое зависит от большого числа причин, которые действуют с различной силой. Когда мы изучаем влияние одной переменной на другую, мы выделяем один фактор, но на зависимое значение влияют многие другие, которые определяют характер корреляционной зависимости.

Другой причиной легкости использования корреляционного анализа в социологических исследованиях является его «универсальность». Мы можем применить его к переменным, которые принадлежат разным масштабам. Способ вычисления коэффициента корреляции зависит от типа шкалы. Однако, несмотря на простоту анализа, не стоит забывать и о правильной интерпретации результатов. Зачастую не сложно провести корреляционный анализ, проблемы возникают на этапе интерпретации.

В качестве примера можно привести способы расчета некоторых очень простых коэффициентов. Например, коэффициент ассоциации. Данный коэффициент рассчитывается для дихотомических признаков (четырехклеточных таблиц 2х2).

Коэффициент корреляции можно вычислить с помощью формулы:

Рисунок 1. Формула для вычисления коэффициента корреляции. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ

Значения коэффициента варьируются в диапазоне от -1 до +1, но, независимо от знака, «1» означает наличие явной связи между признаками, а «0» - отсутствие таковой.

Среди ранговых коэффициентов корреляции именно коэффициент Спирмена является самым простым для вычисления. Он используется для определения тесной связи между объектами, значения которых могут быть ранжированы.

Коэффициент, равный +1, означает полную идентичность в рейтинге двух сравниваемых признаков. Итак, в нашем примере rs = 0,77 означает, что структура базовых жизненных ценностей мужчин и женщин схожа. Коэффициент, равный -1, показывает, что ранжирование признаков в двух сравниваемых группах прямо противоположно.

Коэффициент линейной корреляции Пирсона (rxy) рассчитывается для определения взаимосвязи между количественными переменными.

Коэффициент, равный 0, означает, что между объектами нет связи. Знак на коэффициенте указывает направление связи. Таким образом, значения коэффициентов +1 и -1 показывают наличие прямой и обратной связи между признаками. Чем ближе значение коэффициента к единице, тем ближе это соотношение.

Корреляционный анализ предполагает решение ряда проблем, в том числе выявление влияния различных факторов на изучаемое социальное явление.

Для решения этой проблемы можно использовать следующие методы анализа:

• регрессионный;
• дисперсионный;
• дискриминантный.

Факторный анализ используется для изучения скрытых факторов. Для построения классификаций - одной из самых распространенных задач в социологии - используются различные виды кластерного анализа.