Корреляционный анализ. Корреляционный анализ предназначен для выявления наличия, а также определения направления и силы линейной связи между несколькими переменными
Корреляционный анализ предназначен для выявления наличия, а также определения направления и силы линейной связи между несколькими переменными, имеющими интервальный или порядковый тип шкалы. Необходимо отметить, что дихотомические переменные также могут принимать участие в корреляционном анализе. С точки зрения SPSS они рассматриваются как порядковые переменные.
В табл. 4.3 представлены основные характеристики переменных, участвующих в анализе.
Таблица 4.3. Основные характеристики переменных, участвующих в корреляционном анализе
| Корреляционный анализ | |||
| Зависимые переменные | Независимые переменные | ||
| Количество | Тип | Количество | Тип |
| _ | _ | Любое | Интервальная |
| Порядковая | |||
| Дихотомическая |
Наличие, направление и силу линейной связи отражают коэффициенты корреляции. Они варьируются от -1 до +1.
■ -1 соответствует абсолютно разнонаправленной зависимости (с возрастанием одной переменной другая убывает);
■ +1 отражает полное соответствие между переменными (то есть они, по сути, являются одним и тем же);
■ 0 показывает полное отсутствие всякой связи.
Для удобства интерпретации корреляций применяются семантические интервалы, причем при анализе данных в маркетинговых исследованиях обычно используются следующие градации (табл. 4.4).
Таблица 4.4. Градации коэффициентов корреляции
| Значение коэффициента корреляции | Характеристика силы линейной связи |
| От ±0,81 до ±1,00 | Сильная |
| От ±0,61 до ±0,80 | Умеренная (средняя) |
| От ±0,41 до ±0,60 | Слабая |
| От ±0,21 до ±0,40 | Очень слабая |
| От ±0,00 до ±0,20 | Нет корреляции |
Существует два основных типа коэффициентов корреляции, рассчитываемых в зависимости от вида шкалы переменных, участвующих в анализе.
1. Для переменных с интервальной шкалой применяется коэффициент корреляции Пирсона. Он позволяет охарактеризовать линейную связь между двумя переменными по указанным параметрам (табл. 4.4): наличию (есть/нет), направлению (убывает/возрастает) и силе (очень слабая/слабая/умеренная/сильная).
2. Если хотя бы одна из пары исследуемых переменных имеет порядковую или дихотомическую шкалу, используются ранговые коэффициенты корреляции Спирмана или Кендала. Чаще всего эти коэффициенты применяются в маркетинговых исследованиях в тех случаях, когда необходимо установить степень соответствия двух ранжированных списков. Например, если имеются схемы выбора какого-либо продукта различными целевыми группами респондентов (в виде ранжированных по важности параметров) и необходимо установить, насколько точно они соответствуют друг другу (или различаются).
Ниже мы рассмотрим перечисленные типы коэффициентов корреляции более подробно на практических примерах из маркетинговых исследований.
Дата добавления: 2015-04-25; просмотров: 781;