Для исследования тесноты взаимосвязи между одним показателем и некоторым
набором других показателей используется множественный коэффициент корреляции
(
, который может принимать значения между нулем и единицей и
всегда имеет положительный знак
Порядок вычислений:
1. Измеряют результаты по трем признакам. Например, у группы спортсменов
измерили результат в прыжках в длину (, массу тела (
и силу мышц нижних
конечностей (
.
2. Рассчитывают коэффициенты линейной корреляции (см. 4.2.1.):
=0,78,
=0,89,
=0,95.
3. При оценке взаимовлияния показателей и
на показатель
значение
множественного коэффициента корреляции вычисляем по формуле:
4. На основании полученного результата выявляем связь между изучаемыми признаками:
- если = 0 - корреляция отсутствует (данные факторы между
собой нейтральны);
- если 0,09
0,19 - статистическая
взаимосвязь очень слабая;
- если 0,2
0,49 - статистическая взаимосвязь
слабая;
- если 0,5
0,69 - статистическая взаимосвязь
средняя;
- если 0,70
0,99 - статистическая взаимосвязь
сильная.
Т.о., на основании расчетного
делается вывод о том, что
между исследуемыми признаками существует слабая (средняя, сильная) связь.
В нашем примере полученный коэффициент
показывает, что
совместное влияние массы тела и силы мышц нижних конечностей (yz) на результат
в прыжках в длину (
довольно значимо.
Практические задания:
1. Совместно всей группой произвести на практическом занятии образцы расчетов коэффициентов корреляции.
2. Самостоятельно выявить взаимосвязь результатов собственных исследований с применением одного из коэффициентов корреляции и отчитаться на зачете.