Корреляционный анализ

Различают .две формы связи между явлением-причиной и явлением-следствием. Во-первых, это функциональная связь, указывающая на стро гую зависимость обеих явле ний. Ярким примером функциональной связи является, например, зависимость площади круга от его радиуса. Второй тип связи - корреляционная связь, при которой изменение какого-либо признака можег повлечь за собой изменение второго на величину, которую заранее определить невозможно, то есть, когда определенному зна чению одного призна ка может соответствовать ряд значений другого. Таким образом, отличительной особен ностью корреляционных связей яв ляется их приближенный и неточный характер, так как явление-следствие находится под влиянием многочисленных разнообразных причин.

При ретроспективном анализе по факторам риска изучение корреля ционной связи начинаегся с построения комбинационных аналитических таблиц. При проведении этой операции очень важно провести такую груп пировку исходных данных, которая должна способствовать выявлению корреляционной зависимости.

Можно выделить следующие основные условия правильного приме нения метода корреляционного анализа. В ряде случаев методы корреля ционного анализа позволяют определить наличие или отсутствие зависи мости величины того или иного эпидемиоло гического показателя от изучаемого элемента социальных и природных факторов разви тия эпидемического процесса. Обнаружение корреляционной зависимости следует рас сматривать не как доказательство конкретной роли того или иного фактора в формирова нии заболеваемости, а как ориентировочныи результат, указывающий на перспективное направление дальнейших исследований. Обнаружение корреляционной зависимости между двумя признаками еще не говорит о сушествовании причннно-следственнои связи между ними. Всегда возможен случайный подбор рядов чисел, относящихся к явлениям, друг с другом не связанным. Измерение связи корреляционными методами целесообраз но только тогда, когда наличие связи хотя бы предполо жительно были установлены при специальных научных исследованиях (на пример, связь заболеваемости вирусным гепати том А с водным фактором). Таким образом для установления факта существования при чинно-следствениой связи необходимо проводигь углубленный всесторонний анализ изу чаемых явлении. Результаты корреляционного анализа могут свидетельствовать не толь ко о непосредственной, но и косвенной прнчинно-следственной связи. Если установлена возможность существования причинно-следственной связи, измерение ее силы с исполь зованием корреляционного анализа является одним из путей более глубокого познания их качественной стороны.

Измерение корреляционной связи заключается в определении ее силы (тесноты). Под силой связи понимается степень сопряженности связанных признаков, широта варьи рования значений каждого из них при из менении средней величины другого. Связь счи тается большой тогда, когда каждой величине одного признака соответствуют такие величины другого признака, которые сравнительно мало отклоняются от своей средней, тес нее группируются вокруг последней, и, наоборот, связь называется слабой (менее тес ной), если значениям одного признака соответствуют значительные колебания значений второго. При корреляционном анализе инфекционной заболеваемости необходимо учи тывагь, что динамика исследуемого фактора опережает по времени динамику частоты заболеваний (инкуба ционный период и другие причины), что может привести к деформа ции корреляционных соотношений. В таких случаях целесообразно произвести сдвиг во времени одного из коррелируемых рядов для устранения влияния на результаты анализа средней продолжительности инкубационного (ла тентного) периода заболевания.

Корреляционная зависимость по форме связи и направлению может быть прямо линейной и криволинейной. При прямолинейной связи равномерным изменениям перво го признака соответствуют равномерные из менения второго при незначительных откло нениях. При криволинейной связи равномерным изменениям одного признака сопутству ют неравномерные изменения второго, причем в неравномерности прослеживаются опре деленные закономерности. Направление корреляционной связи может быть прямое (по ложительное) или обратное (отрицательное). При прямой связи с увеличением одного признака второй тоже увеличивается, а с уменьшением первого признака происходит уменьшение второго. При обратной связи с увеличением первою признака происходит уменьшение второго и наоборот.

Как указывалось выше, степень корреляции измеряется силой свя зи. Под силой связи понимается степень сопряженности связанных признаков, широта варьирования значений. По силе корреляционная связь может быть сильная (большая, высокая), сред няя и слабая (низкая, малая). Измерение силы корреляционной связи производится пу тем расчета определенного показателя, который в зависимости от характера связи, фор мы представления данных носит разное название и может быть получен различными ме тодами. К таким показателям относится коэффициент парной корреляции, характеризую щий связь двух признаков. Он может быть получен различными методами: при сопостав лении данных двух рядов (r), в виде рангового коэффициента корреляции Спирмена (r), ранговою коэффициента корреляции Кендэла (т), табличного коэффициента при обработ ке корреляционной решетки и коэффициента корреляции, полученного на основе линии регрессии в системе прямоугольных координат.

Тетрахорический показатель может быть получен на основе «четы рехпольной» таблицы (коэффициент корреляции, коэффициент ассоциа ции). Полихорический показа тель представляет собой коэффициент сопря женности, который применятся и при качес твенных признаках. Корреляционное отношение ( h)применяется при изменении криво линейной связи.

Множественный коэффициент корреляции основан на вычислении частных или парциальных коэффициентов корреляции. Он применяется для опреде ления взаимной связи трех и более признаков и оценки степени влияния каждого из них. Выбор способа вычисления коэффициента корреляции за висит от того, каким образом выражены приз наки изучаемых явлений, нахо дящихся предположительно во взаимной связи (описатель но или количественно), в каком виде представлены исходные данные (сгруппированными или несгруппированными), требуется ли измерить связь между двумя явлениями или несколькими.

Ниже подробнее будут рассмотрены основные способы оценки корреляционной зависимости, рекомендуемые для практической деятельности специалистам санитарно-эпидемиологической службы в войсках, а так же центров государственного санитарно-эпидемиологического надзора.