Koreliacija

veiksnio, priežasties, faktoriaus arba nepriklausomojo kintamojo.Pirmasis požymis atitinka funkcijas, o antrasis- argumento sąvokas matematikoje.Kadangi racionalios veiklos pagrindas yra numatyti įvykių eigą, o tai grindžiama reiškinių ir procesų ryšių žinojimu,todėl svarbu mokėti tuos ryšius aprašyti.
Socialinių reiškinių mes negalime vertint objektyviai,nes socialinė tikrovė, priklauso, nuo mūsų pačių, žmonių ir ji nuolat kinta, todėl ir socialiniuose reiškiniuose kur kas sudėtingiau susieti du požymius, negu nustatyti funkcinę priklausomybę matematikoje.
atsakymas gana aiškus.
Tuo tarpu socialiniuose tyrimuose veiksnių gali būti daug. Pavyzdžiui, akivaizdu, kad yra ryšys tarp gyventojų pajamų ir kokio nors maisto produkto perkamumo.Tačiau ,be gyventojų pajamų (arba turimų lėšų), to produkto vartojimą lemia ir kiti ne mažiau svarbūs požymiai (poreikis, sezoniškumas, kokybė ir panašiai). Neįvertinamųjų veiksnių buvimas sąlygoja tam tikrą pasekmės neapibrėžtumą, todėl žinant tik vieną veiksnį galima apibrėžti tik vidutinę pasekmės skaitinę reikšmę.
Štai toks ryšys,kai vieną veiksnio požymio skaitinę vertę atitinka keletas pasėkmės skaitinių verčių, iš kurių galima nustatyti vidutinę , vadinamas koreliaciniu. Pati koreliacijos sąvoka reiškia savitarpio santykiavimą , tarpusavio priklausomybę. Koreliacijos sąvoka apima dviejų arr daugiau kaip dviejų statistinių eilučių priklausomybę, kuri gali būti nagrinėjama vienu ar kitu metodu. Pavyzdžiui, stebint gimimų-mirimų, eksporto-importo, biudžeto pajamų-išlaidų ir kt. Statistikos duomenų eilutes priklausomybės ryšiai matomi tiesiogiai: didėja gimimų-daugėja ir mirčių, mažėja eksportas-mažėja ir importas, t.t.Yra socialinių reiškinių priklausomybė ar jos nėra dažniausiai nustatoma statistikos skaičiais, nubrėžtomis kreivėmis, t.y. grafiškai.Kai nagrinėjamų dydžių priklausomybė yra akivaizdi-grafinio vaizdavimo pirmu tyrimo etapu visai pakanka,todėl grafikais galima konstatuoti koreliacinį ryšį ar kad jo nėra.Dažnai svarbiau žinoti priklausomybės stiprumo laipsnį .Šį dydį jau reikia apskaičiuoti.Tam tiksli pasiekti naudojami įvairūs koreliacijos ir kiti priklausomybę matuojantys dydžiai.
Statistinis koreliacinio ryšio tyrimas paprastai remiasi stebėjimų duomenimis apie tiriamų požymių verčių pasirodymą. Tačiau kartu ne visada liudija, kad vienas požymis yra priežastis , o kitas, -pasekmė, nes tai gali būti kitų veiksnių išvada. taip pat koreliacinis ryšys tarp požymių kartais rodo ne šių požymių tarpusavio...

Daugiau informacijos...

★ Klientai rekomenduoja

Šį rašto darbą rekomenduoja mūsų klientai. Ką tai reiškia?

Mūsų svetainėje pateikiama dešimtys tūkstančių skirtingų rašto darbų, kuriuos įkėlė daugybė moksleivių ir studentų su skirtingais gabumais. Būtent šis rašto darbas yra patikrintas specialistų ir rekomenduojamas kitų klientų, kurie po atsisiuntimo įvertino šį mokslo darbą teigiamai. Todėl galite būti tikri, kad šis pasirinkimas geriausias!