skanuj0005

składnik relatywnie w stosunku do całkowitej zmienności wartości LBC. Rozważmy dwie możliwości ekstremalne:

(a) Gdyby wszystkie wartości LBC dla mężczyzn były równe dokładnie 100 a w przypadku kobiet 102, wtedy wszystkie odchylenia od średniej ogólnej w naszej próbce można by przypisać czynnikowi płci. Moglibyśmy, powiedzieć, że w naszej próbce płeć jest doskonale skorelowana z LBC, to znaczy że ;100% zaobserwowanych różnic pomiędzy badanymi obiektami można przypisać płci.(b) Gdyby wartości LBC leżały w przedziale 0-1000 to taka sama różnica (2) pomiędzy średnimi"wartościami' LBC' dla'mężczyzn i kobiet stanowiłaby tak niewielki składnik całkowitej zmienności tych wartości, że śmiało można by uznać ją za zaniedbywalną; Na przykład dodanie jednego dodatkowego elementu do próbki mogłoby spowodować kompletne odwrócenie zaobserwowanej tendencji. Dobra miara zależności między zmiennymi musi zatem brać pod uwagę całkowitą zmienność wartości w próbce i ocenić relację poprzez to jaką część tej całkowitej zmienności można przypisać jej wpływowi (wyjaśnić poprzez wpływ tej zależności).

Korelacja jest miarą relacji pomiędzy dwiema lub większą liczbą zmiennych. Skale pomiarowe jakich używa się w takiej analizie powinny być co najmniej skalami przedziałowymi, lecz zdefiniowano także takie współczynniki korelacji, które umożliwiają analizę danych innych typów. Współczynniki korelacji przyjmują wartości z przedziału od -1.00 do +1.00. Wartość -1.00 reprezentuje doskonałą korelację ujemną a wartość +1.00 doskonałą korelację dodatnią. WartośćO.OO    .

wyraża-brak:'korelacji; \

Rodzaje zależności cd.

Związki przyczynowe - o nich mogą orzekać dane uzyskane tylko w drodze eksperymentu. Wszystkie inne przypadki relacji między zmiennymi wskazują, która z nich jest zmienną zależną a która niezależną. Przez związek przyczynowy rozumiemy zależność niesymetryczną 3 główne rodź. związków przyczynowych:

1)    Zależność jednoprzyczynowa (X warunkuje Y) - ma charakter deterministyczny, ustalamy za pomocą tabeli dwudzielnej

2)    Zależność wieloprzyczynowa (X i Y warunkuje Z)

3)    Łańcuch przyczynowy (X warunkuje Y a Y warunkuje Z)

Zależność między dwoma lub więcej zmiennymi. przejawia się jako związek STOCHASTYCZNY wówczas, gdy wszystkie cechy warunkujące zostały uwzględnione w badaniu. Ogólną strukturę stochastycznego związku przyczynowego między dwoma zmiennymi wyrażamy: u wszystkich jednostek określonej kategorii, jeżeli X przybiera wartość X to Y z określonym prawdopodobieństwem pi przybiera wartość Yi_t z określonym prawdopodobieństwem p2 przybiera wartość Y₂ ...

Tabela trójdzielna — jeżeli tabeli dwudzielnej towarzyszy korelacja, która nie jest związkiem jednoprzyczynowym, a raczej odpowiada mu charakter związku wieloprzyczynowego, zachodzi przypuszczenie, że związek 2-czynnikowy uzupełnić trzeba o trzecią zmienną (która jest zmienną niezależną lub zmienną interweniującą). Tabele dwudzielną wzbogacamy o 3 zmienną i powstaje tablica trójdzielna. Ta trzecia zmienna powszechnie nazywana jest zmienną testującą, gdyż pełni ona rolę testu sprawdzającego, czy ujawniona zależność