Analiza korelacije kao alat za ekonomska i statistička istraživanja

Analiza korelacije je skup matematički utemeljenih metoda pomoću kojih se između par čimbenika ili značajki koje imaju slučajnu komponentu nalazi ovisnost o korelaciji. U skupu tehnika koje se koriste u ovoj metodi istraživanja široko rasprostranjene:

- izgradnja korelacijskih polja, sastavljanje korelacijskih tablica;

- izračun odnosa korelacije ili koeficijenata uzorkovanja;

- Hipoteza statističkih podataka značenje veza.

Nastavak istraživanja dovodi do uspostavljanja specifičnih vrsta međusobne povezanosti između količina. Odnos između slučajnih znakova ili čimbenika više od tri moraju koristiti metodu višedimenzionalne analize.

Polje i tablica, koji su konstruirani korelacijskom analizom, koriste se kao pomoćni alati tijekom analize podataka o uzorku. Primjena na polju koordinirati ravninu selektivne točke, dolaze do tzv. korelacijskog polja. Kako se točke nalaze, već možete napraviti preliminarnu prognozu i odrediti oblik ovisnosti slučajnih varijabli. Numerička obrada rezultata zahtijeva ih grupiranje u obliku korelacijske tablice.

Prvo se pojavljuje u XVIII. Stoljeću, pojam "korelacija" s lako rukom paleontologom Georges Cuvier počela se aktivno koristiti za proces vraćanja izgleda fosilnih životinja na neke dijelove njegovih ostataka. Razvoj usko usmjerene paleontološke metode dovodi do činjenice da se korelacijska analiza počela koristiti u najrazličitijim sferama ljudske životne aktivnosti.

Ova metoda je atraktivna za obrada statističkih podataka. Analiza korelacije u statistici prvo je koristila engleski biolog i statističar Francis Galton krajem XIX. stoljeća. Daljnji razvoj metode omogućio je mjerenje nepropusnosti veze između parova i velikog broja varijabli. Analiza korelacije ima bliski odnos s regresijska analiza.

Posebno mjesto zauzima korelacijska analiza u gospodarstvu. Ali njegova upotreba nameće niz ograničenja. Prije svega, to je prisutnost dovoljnog broja mjerenja i podataka za studij. Praksa sugerira da bi broj promatranja trebao biti veći za 5-6 puta više faktora. Optimalna je mogućnost prisutnost brojnih opažanja koja premašuju broj čimbenika nekoliko desetaka puta. U ovom slučaju, zakon velikih brojeva djeluje, zahvaljujući njoj će biti međusobno izumiranje slučajnih oscilacija.

Također, potrebno je osigurati da cijeli niz čimbenika i svojstava izvedbe podliježe normalnoj višedimenzionalnoj distribuciji. Postoje slučajevi kada količina agregata nije dovoljna za provođenje formalnog testiranja za usklađenost s normalnošću distribucije, a zatim se definicija prava distribucije vizualno izvodi prema podacima polja korelacije. Ako su točke raspoređene prema linearnom trendu, sasvim je realno zaključiti da će skup početnih podataka zadovoljiti zahtjeve normalanog prava distribucije.

U početnom skupu vrijednosti potrebno je pratiti jednolikost kvalitete.

Činjenica korelacije i dalje ne daje osnova za tvrdnju da je proizvoljno odabrana varijabla prethodi pojavi sekundu, ili je uzrok njegove izmjene, drugim riječima, između njih postoji stroga uzročno-posljedična veza između njih, a možda čak i djelovanje nekog trećeg faktora.

Primjenom rezultata analize u praksi na temelju korelacijskih metoda istraživanja moguće je izvući niz konkretnih zaključaka o postojanju i, najvažnije, o prirodi međuovisnosti. To već daje težak udio informacija o predmetu koji se razmatra.