ANALIZA

WSPÓŁZALEŻNOŚCI

ZMIENNYCH

Badanie zależności pomiędzy
wyodrębnionymi cechami musi być
poprzedzone analizą merytoryczną
badanego związku. Jej celem jest
stwierdzenie, czy pomiędzy badanymi
cechami występuje związek przyczynowo-
skutkowy. Pozytywna odpowiedź daje
podstawę do badania zależności.
Pominięcie tej analizy może skutkować
badaniem zależności pozornej.

ZALEŻNOŚĆ FUNKCYJNA A

STATYSTYCZNA

Można wyróżnić dwa rodzaje zależności pomiędzy cechami:

• funkcyjna

• statystyczna.
Zależność funkcyjna oznacza występowanie jednoznacznego

przyporządkowania

wartościom cechy niezależnej odpowiednich wartości cechy zależnej (każdej
Wartości zmiennej niezależnej odpowiada tylko jedna wartość zmiennej zależnej).
Ten typ zależności nie odnosi się w zasadzie do relacji zachodzących w przypadku
zjawisk społeczno-gospodarczych. Wynika to między innymi z następujących
przyczyn:

• zjawiska tego typu podlegają zwykle oddziaływaniu bardzo wielu czynników,

• w większości przypadków trudno jednoznacznie zidentyfikować wszystkie

czynniki,

• nie wszystkie z ustalonych czynników mają charakter mierzalny by można je

było uwzględnić w analizie współzależności,

• wpływ wielu czynników, nawet tych mierzalnych, trudno jednoznacznie

określić liczbowo z uwagi na często występujące złożone powiązania z innymi

czynnikami,

• uwzględnienie w badaniach zbyt dużej liczby czynników znacznie komplikuje

procedury obliczeniowe, a niekiedy wręcz je uniemożliwia.

W związku z powyższym w przypadku zjawisk społeczno-gospodarczych można

mówić jedynie o występowaniu zależności typu statystycznego. Jest to
zależność niejednoznaczna, tzn. każdej wartości zmiennej niezależnej może
być przyporządkowanych kilka wartości zmiennej zależnej .

Metody badania

współzależności

W literaturze wyodrębnia się różne

podejścia do badania współzależności

o zróżnicowanym stopniu precyzji

wyników jej badania. Należą do nich:

a) metoda graficzna,
b) metoda tabelaryczna,
c) metody formalne oparte na

wykorzystaniu parametrycznych i

nieparametrycznych miar zależności.

Metoda graficzna

Punktem wyjścia dla metody graficznej są

szeregi szczegółowe zawierające dane o

wartościach dwóch wybranych cech Y i X

opisujących badaną zbiorowość. Sporządzony

na ich podstawie diagram korelacyjny stanowi

wykres punktowy umieszczony w układzie

współrzędnych prostokątnych, na którym

zaznacza się punkty o współrzędnych

(współrzędne te należy traktować jako

wartości cech X i Y zaobserwowane w i-tej

jednostce). Na podstawie uzyskanego układu

punktów dokonuje się oceny zależności

między badanymi cechami.

Kształty diagramów

korelacyjnych

Kształty diagramów korelacyjnych -

interpretacja

a) występuje zależność funkcyjna, dodatnia (ma miejsce jednoznaczne porządkowanie
wzajemne wartości cech X i Y; każdej wartości cechy X odpowiada tylko jedna wartość cechy Y
przy czym rosnącym wartościom cechy X odpowiadają rosnące wartości cechy Y lub
malejącym wartościom cechy X odpowiadają malejące wartości cechy Y,
b) zależność prostoliniową o kierunku dodatnim; w tym przypadku poszczególnym
wartościom cechy X może odpowiadać dowolna liczba wartości cechy Y; dodatkowo - wraz ze
wzrostem wartości cechy X wzrastają (średnio) wartości cechy Y (lub odwrotnie),
c) ten kształt diagramu ilustruje zależność funkcyjną o kierunku ujemnym; w tym przypadku
również występuje jednoznaczne, wzajemne przyporządkowanie wartości cech X i Y, przy
czym rosnącym wartościom cechy X odpowiadają malejące wartości cechy Y lub malejącym
wartościom cechy X odpowiadają rosnące wartości cechy Y,
d) ten przypadek ilustruje zależność prostoliniową o kierunku ujemnym; poszczególnym
wartościom cechy X może odpowiadać dowolna liczba wartości cechy Y, przy czym rosnącym
wartościom cechy X odpowiadają malejące (średnio) wartości cechy Y (lub odwrotnie),
e) ilustruje jeden z przypadków związku krzywoliniowego; w tym przypadku występuje
niejednoznaczne przyporządkowanie wartości obu cech, a dodatkowo nie ma miejsca jednolita
tendencja zmian wartości tych cech,
f) ten przypadek jest ilustracją brak zależności między cechami.
Na podstawie powyższego można stwierdzić, że metoda graficzna oprócz informacji o
charakterze związku (liniowy lub krzywoliniowy) i kierunku związku (dodatni lub ujemny)
dostarcza również wskazówek umożliwiających wstępną ocenę siły związku miedzy cechami.
Może ona stanowić punkt wyjścia dla stosowania formalnych metod opisu współzależności.

Metoda tabelaryczna

• Metoda tabelaryczna badania współzależności –

wykorzystująca dane ujęte zarówno w szeregach

jak i tablicach statystycznych - pozwala na

uzyskanie wyników badania o stopniu precyzji

zbliżonym do metody graficznej. Diagram

korelacyjny to przecież nic innego, jak

zaprezentowany w postaci graficznej materiał

statystyczny ujęty w szeregach bądź tablicy

statystycznej. W przypadku danych w szeregach

statystycznych ocena charakteru związku jak i

natężenia oraz kierunku zależności odbywa się na

podstawie określenia charakteru wzajemnych

powiązań wartości dwóch badanych cech.

Metoda tabelaryczna

Dla licznych zbiorowości (przyjmuje się

zwykle, że ich liczebność przekracza 30)

materiał statystyczny opisujący je ujmuje

się w formie tablicy statystycznej zwanej w

tym przypadku tablicą korelacyjną.

Tablica taka prezentuje jednoczesny

rozkład badanej zbiorowości ze względu na

dwie cechy, stąd też spotykane w

literaturze określenie, iż przedstawia ona

dwuwymiarowy rozkład zbiorowości.

W tablicy takiej dla cech typu liczbowego

ich wartości ujmowane są najczęściej w

postaci przedziałów klasowych, zaś dla

cech typu opisowego przyjmuje się

występujące w zbiorowości ich warianty.

Przykład tablicy korelacyjnej

Pracownicy firmy „M” ze względu

na wiek i staż pracy

Metoda tabelaryczna

• Typy rozkładów występujących w

tablicy korelacyjnej:

• rozkład łączny
• rozkład brzegowy
• rozkład warunkowy

Metoda tabelaryczna

Ocena zależności na podstawie materiału statystycznego ujętego

w tablicy korelacyjnej opierać się może na ocenie rozkładu

liczebności (częstości) w tablicy jak również na ocenie

podobieństwa rozkładów warunkowych.

Koncentracja liczebności (częstości) wzdłuż przekątnych tablicy

korelacyjnej wskazuje na występowanie znacznego natężenia

zależności; jeśli jest to przekątna biegnąca z lewego górnego

narożnika tablicy do prawego dolnego – to sytuacja taka

oznacza występowanie zależności o kierunku dodatnim; w

przeciwnym przypadku będzie to zależność o kierunku

ujemnym.

Dokonując oceny zależności na podstawie rozkładów warunkowych

należy kierować się zasadą: im wyższy stopień podobieństwa

rozkładów warunkowych określonej cechy (przy zmieniających

się warunkach nałożonych na cechę przeciwną) tym mniejsze

jest natężenie zależności. Jeśli są one identyczne, zależność nie

występuje. Dodać należy, iż na badaniu podobieństwa

rozkładów warunkowych opierają się niektóre z miar zależności.

Metody formalne badania zależności

• Omówione wyżej sposoby badania zależności pozwalają

jedynie na wstępną jej ocenę. Precyzyjniejszych wyników

badania dostarczają metody formalne wykorzystujące

miary zależności cech.

• Metody formalne można ująć w dwie grupy tj. metody

nieparametryczne (stochastyczne) i metody

parametryczne (korelacyjne) badania

współzależności.

• Pierwsza grupa opiera się na badaniu podobieństwa

rozkładów warunkowych (analiza dotyczy jedynie

rozkładów cech a nie ich wartości) cechy zależnej.

Natężenie zależności w tym przypadku określamy na

podstawie stopnia podobieństwa warunkowych rozkładów

tej cechy.

• W drugim przypadku przedmiotem analizy jest badanie

podobieństwa parametrów warunkowych ( średnich

warunkowych) cechy zależnej. Wyższe podobieństwo

średnich warunkowych cechy zależnej oznaczać będzie

mniejsze natężenie zależności.

Własności idealnej miary zależności

a) winna być niemianowana, gdyż umożliwia to prowadzenie analizy

porównawczej zależności różnych cech,

b) winna być unormowana, tzn. winna przyjmować wartości ze skończonego

przedziału liczbowego; umożliwia to ocenę natężenia zależności pomiędzy

badanymi cechami. Miary spełniające ten postulat przyjmują najczęściej

wartości z przedziału liczbowego <0 ; 1> Dla oceny natężenia zależności

można przyjąć następujące kryteria:
0 - niezależność (brak zależności)
( 0 – 0,33>zależność słaba,
( 0,33 – 0,66>zależność wyraźna
( 0,66 – 1,00)zależność silna
1,00 -zależność funkcyjna

c) oprócz natężenia winna wskazywać również kierunek zależności; jej wartość

winna informować, czy w określonym przypadku mamy do czynienia z

zależnością o kierunku dodatnim bądź ujemnym. Miary wskazujące kierunek

zależności przyjmują wartości zarówno dodatnie jak i ujemne; w przypadku

miar unormowanych przyjmują one wartości z przedziału liczbowego <-1;

1>. Badanie kierunku zależności odnosi się do relacji zachodzących między

cechami, których wartości są wyrażone przynajmniej na skali porządkowej,

d) winna być symetryczna; wówczas wartość miary jest identyczna bez

względu na „kierunek” badania zależności, co oznacza, iż wartość miary

zależności Y od X jest identyczna jak miara zależności X od Y. Własność ta

jest spełniona w przypadku związków prostoliniowych lub w przypadku

badaniach związków zachodzących między cechami opisowymi,

Własności idealnej miary zależności –

c.d.

e) istnieje możliwość jej stosowania do badania zależności w związkach prosto-

i krzywoliniowych. Spełnienie tej własności wyklucza konieczność badania

"charakteru" związku przed zastosowaniem określonej miary do badania

zależności. W przypadku miar, które mogą być stosowane do badania

zależności w związkach prostoliniowych, właściwe badanie zależności musi

być poprzedzone badaniem potwierdzającym występowanie związku

prostoliniowego między badanymi cechami. Negatywny wynik takiego

badania zmusza nas do wyboru innej miary zależności. Brak możliwości

zbadania charakteru związku (np. gdy dane zawarte są w tablicy

korelacyjnej) wymaga przynamniej przyjęcia założenia o występowaniu

związku prostoliniowego. Należy dodać, iż problem badania "charakteru"

związku nie odnosi się do zależności występujących między cechami

opisowymi,

f) istnieje możliwość jej stosowania do badania zależności w dowolnym

układzie rodzajowym cech; badanie zależności może dotyczyć trzech

następujących sytuacji: badamy zależność między dwiema cechami

liczbowymi, np. między stażem pracy i zarobkami pracowników; badanie

zależności między dwiema cechami opisowymi, np. między poziomem

wykształcenia pracowników a miejscem zajmowanym w strukturze

organizacyjnej firmy; wreszcie zależności między cechą liczbową a opisową,

np. między poziomem wykształcenia pracowników a ich zarobkami. Idealną

miarą zależności byłaby taka, którą można zastosować w każdej z

wymienionych sytuacji,

g) winna spełniać własność jednolitej preferencji wartości, co oznacza, iż

wzrostowi wartości miary towarzyszy wzrost natężenia zależności między

cechami,

h) winna być prosta rachunkowo.

Nieparametryczne miary zależności

Nieparametryczne badanie zależności polega na badaniu prawidłowości
występujących w zakresie współwystępowania wariantów cechy
zależnej przyporządkowanych poszczególnym wariantom cechy
niezależnej i stwierdzeniu, na ile rozkład wariantów cechy zależnej jest
zdeterminowany zmieniającymi się odmianami cechy niezależnej.
Praktycznie oznacza to badanie podobieństwa rozkładów warunkowych
częstości cechy zależnej. Identyczność tych rozkładów oznacza
występowanie niezależności w sensie nieparametrycznym. Formalnie

warunek

niezależności można ująć w sposób następujący:
jeśli dla wszystkich kombinacji wariantów cech zależnej i niezależnej
(czyli wszystkich pól rozkładu łącznego w tablicy korelacyjnej) zachodzi
relacja:

wówczas występuje niezależność badanych cech.

Współczynnik zbieżności Czuprowa





 

1

,

min

*

*

,

2









s

r

f

f

f

f

f

d

j

i

j

i

j

i

ij

c

Współczynnik zależności

Hellwiga

Dwie wersje współczynnika:

- dla podzbioru G

- dla podzbioru M

 

s

r

f

f

f

d

G

j

i

G

j

i

j

i

ij

H

G

,

min

1

1

*

,

,















 

s

r

f

f

f

d

M

j

i

M

j

i

ij

j

i

H

M

,

min

1

1

*

,

,















Stosunek korelacyjny

Dwie wersje miary dla układu tablicy korelacyjnej, w

której:

- warianty cechy Y występują w wierszach

- warianty cechy Y występują w kolumnach

 

 









N

n

y

y

N

n

y

y

y

s

y

s

r

i

i

i

j

j

x

x

k

j

j













*

*

2

2

 

 









N

n

y

y

N

n

y

y

y

s

y

s

r

j

j

x

i

i

x

x

k

i

i

i













*

*

2

2

Współczynnik korelacji liniowej

Pearsona

- dla szeregów szczegółowych

- dla tablicy korelacyjnej

 

   



 











N

y

y

N

x

x

N

y

y

x

x

y

s

x

s

y

x

c

r

i

i

i

i

i

i

i

P



















2

2

*

*

*

,

 

   

















N

n

y

y

N

n

x

x

N

n

y

y

x

x

y

s

x

s

y

x

c

r

i

i

i

j

j

j

j

i

ij

i

j

P



















*

*

*

*

*

*

,

2

2

,

Współczynnik korelacji rang

Spearmana





N

N

d

d

r

i

y

x

Sp

i

i











3

2

6

1

Analiza regresji

Celem analizy regresji jest skonstruowanie
funkcji regresji charakteryzujących związek
cech X oraz Y:
• regresja Y względem X:
określa, jakie zmiany Y powoduje wzrost X o
jednostkę,
• regresja X względem Y:
określa, jakie zmiany X powoduje wzrost Y o
jednostkę.

b

x

a

y

y



 *

ˆ

b

y

a

x

x



 *

ˆ

Szacowanie parametrów funkcji

regresji

• Równanie regresji :

• Parametr :

• Parametr b:

b

x

a

y

y



 *

ˆ

y

a

 

 



 







N

x

x

N

y

y

x

x

x

s

y

x

C

a

i

i

i

i

i

y















2

2

*

,

x

a

y

b

y

*





Współczynnik dopasowania (fi

kwadrat)

• określa, jaka część zmiennej zależnej

(objaśnianej) nie jest wynikiem oddziaływania
zmiennej niezależnej (objaśniającej).



















i

i

i

i

i

y

y

y

y

y

2

2

2

ˆ



2



Przykład 1. Zebrano dane dotyczące czasu pozostawania

bez pracy oraz poziomu wykształcenia badanej grupy

bezrobotnych i ujęto je w poniższej tablicy korelacyjnej.

Przy pomocy nieparametrycznej miary zależności

zbadać, czy występuje zależność czasu pozostawania

bez pracy od poziomu wykształcenia badanej grupy

bezrobotnych

Tablica 1. Bezrobotni miasta „K” według czasu pozostawania bez

pracy (Y – w miesiącach) oraz poziomu wykształcenia (X) – stan na

30.06.2009 r.

Przykład 2. Zebrano dane dotyczące czasu

pozostawania bez pracy oraz poziomu wykształcenia

badanej grupy bezrobotnych i ujęto je w poniższej

tablicy korelacyjnej. Przy pomocy parametrycznej miary

zależności zbadać, czy występuje zależność czasu

pozostawania bez pracy od poziomu wykształcenia

badanej grupy bezrobotnych

Tablica 2. Bezrobotni miasta „K” według czasu pozostawania bez

pracy (Y – w miesiącach) oraz poziomu wykształcenia (X) – stan na

30.06.2009 r.

Przykład 3. W poniższej tablicy zawarto wyniki badania

warunków materialnych losowej grupy gospodarstw domowych

miasta „L” uwzględniające wysokość dochodów na 1 członka

gospodarstwa domowego (Y) oraz liczbę osób w gospodarstwie

(X). Przy pomocy parametrycznej miary zależności zbadać

natężenie i kierunek zależności wielkości dochodów na 1 osobę

od liczby osób w badanej grupie gospodarstw domowych

Tabela 3. Gospodarstwa domowe miasta „L” według dochodów

na 1 osobę w zł oraz liczbę osób w gospodarstwie

Przykład 4. Dla zbadania zależności między wielkością

miesięcznych wydatków na cele kulturalne (Y) a liczbą

osób w gospodarstwie domowym (X) zebrano informacje

dla 16 wylosowanych gospodarstw gminy „Z” i ujęto je

w poniższej tablicy. Przy pomocy współczynnika korelacji

liniowej Persona zbadać, czy występuje zależność

wysokości wydatków od liczby osób w gospodarstwie

domowym?

Tablica 4. Gospodarstwa domowe gminy „Z” według liczby osób oraz

wysokości miesięcznych wydatków na cele kulturalne