Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

3. hét Asszociáció. A sokaság több ismérv szerinti vizsgálata  A statisztikai elemzés egyik fontos feladata: az összefüggéseket feltárja és azokat számszerűen.

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "3. hét Asszociáció. A sokaság több ismérv szerinti vizsgálata  A statisztikai elemzés egyik fontos feladata: az összefüggéseket feltárja és azokat számszerűen."— Előadás másolata:

1 3. hét Asszociáció

2 A sokaság több ismérv szerinti vizsgálata  A statisztikai elemzés egyik fontos feladata: az összefüggéseket feltárja és azokat számszerűen jellemezze.  A társadalmi, gazdasági élet jelenségeit nem elszigetelten kell vizsgálni.  Az összefüggések elemzésének egyik fő módszere: sztochasztikus kapcsolatok elemzése.

3 Ismérvek közötti kapcsolat  Függvényszerű vagy determinisztikus kapcsolat: ha az egyik ismérv szerinti hovatartozás egyértelműen eldönti a másik ismérv szerinti hovatartozást. (pl: születési év – életkor)  Kapcsolat teljes hiánya: az egyik ismérv szerinti hovatartozás egyáltalán nem befolyásolná a másik ismérv szerinti hovatartozást.  A két ismérv között nem egyértelműen, csak tendenciaszerűen érvényesülő kapcsolat van: valószínűségi vagy sztochasztikus kapcsolat.

4 Sztochasztikus kapcsolatok fajtái  Asszociáció (mindkét ismérv minőségi/területi ismérv, nominális skálán mérve).  Vegyes (egyik ismérv mennyiségi, másik területi/minőségi, intervallum/arány és nominális skálán mérve.  Korreláció (mindkét ismérv mennyiségi, intervallum/arány skálán mérve).  Rangkorreláció (mindkét változó sorrendi skálán mérhető).

5 Kapcsolatvizsgálat eszköze  Két ismérv szerinti kombinatív osztályozás, eredménye a kombinációs tábla. Kontingencia tábla (X ok, Y okozat).  Elemzési eszköz: a tábla adataiból megoszlási vagy koordinációs viszonyszámokat számolunk.

6 Mintapélda MegnevezésFérfiNőÖsszesen Fizikai Szellemi Összesen MegnevezésFérfiNőÖsszesen Fizikai63,7336,27100,00 Szellemi28,9771,03100,00 Összesen57,6842,32100,00

7 Kontingencia tábla X szerinti osztályok Y szerinti osztályok …… : … : … : … : … : … : … : ……N

8 Viszonyításos mérőszámok  Yule féle asszociációs együttható (alternatív ismérvek közötti kapcsolat)  Cramer féle asszociációs együttható  Csuprov féle asszociációs együttható

9 Yule féle asszociációs együttható Jellemzői:  csak alternatív ismérvek közötti kapcsolat szorosságának mérésére alkalmas;  alapgondolata a koordinációs viszonyszámokkal történő vizsgálathoz kapcsolódik;  alternatív ismérvek esetén jelöljük az ismérv egyik változatát 1-el, a másik ismérvváltozatot pedig 0-val;  értéke -1 és +1 között van;  Y=0 – függetlenség;  Y=|1| - függvényszerű kapcsolat.

10 Yule féle asszociációs együttható Ismérv (i,j)10Összesen 1f 11 f 10 f1f1 0f 01 f 00 f0f0 Összesenf  1 f 0f 0 n Ha nincs kapcsolat a két alternatív ismérv között, akkor a megfelelő koordinációs részviszonyszámok megegyeznek egymással, vagyis: Az egyenlőség átalakítható a következőképpen

11 Yule féle asszociációs együttható Ha van az ismérvek között kapcsolat:

12 Mintapélda MegnevezésFérfiNőÖsszesen Fizikai Szellemi Összesen

13 Csuprov-féle asszociációs együttható Ha a két ismérv - melyeknek a kapcsolatát vizsgáljuk - legalább egyike nem alternatív, akkor a Yule-féle együttható nem alkalmazható. Csuprov-féle asszociációs együttható. Alapgondolata: a tényleges gyakoriság és a függetlenség esetére feltételezett gyakoriság közötti eltérés vizsgálatán alapul.

14 Kontingencia tábla általános sémája X szerinti osztályok Y szerinti osztályok …… : … : … : … : … : … : … : ……N

15 Csuprov-féle asszociációs együttható A megoszlási viszonyszámokkal történő elemzés alapján azt mondhatjuk, hogy ha az A és B ismérvek egymástól teljesen függetlenek, akkor bármely tetszőleges gyakoriságra igaz, hogy Függetlenség esetére feltételezett gyakoriság: f ij *

16 Csuprov-féle asszociációs együttható Fő mutatója a khí(  )  tényleges és feltételezett gyakoriságok összehasonlítására szolgál  méri a tényleges és feltételezett gyakoriságok különbségét

17 Csuprov-féle asszociációs együttható Jellemzői:  0≤T≤1  A T együtthatót mindig pozitívnak tekintjük.  s=t esetében a maximális értéke 1.  Az s=t=2 esetben akár a Yule-féle, akár a Csuprov-féle együtthatót használhatjuk az asszociáció szorosságának mérésére.

18 Csuprov-féle asszociációs együttható A t  s esetében a T által elérhető maximális érték: Ebben az esetben a Csuprov-féle együttható helyett a Cramer mutatót használjuk, melynek képlete

19 Mintapélda MegnevezésférfinőÖsszesen nőtlen, hajadon18220 házas49554 elvált17724 özvegy81523 Össszesen Az öngyilkosságok családi állapot és nem szerinti megoszlása

20 Munkatábla f ij f ij *(f ij -f ij *) 2 /f ij * 1815,206610, ,057851, ,247930, ,48765, , , ,942154, , , , , ,38405

21 Csuprov-féle asszociációs együttható Gyenge kapcsolat fedezhető fel az öngyilkosok családi állapota és a neme között.

22 Köszönöm a figyelmet


Letölteni ppt "3. hét Asszociáció. A sokaság több ismérv szerinti vizsgálata  A statisztikai elemzés egyik fontos feladata: az összefüggéseket feltárja és azokat számszerűen."

Hasonló előadás


Google Hirdetések