Первый этап – определение факторов, которые оказывают воздействие на результативный признак.
При этом отбираются наиболее существенные факторы. И от того, насколько правильно сделан отбор факторов, зависит точность выводов по итогам анализа.
Правила отбора факторов для анализа.
1. Следует учитывать причинно-следственные связи между показателями.
2. При создании многофакторной корреляционной модели необходимо отбирать самые значимые факторы, которые оказывают решительное воздействие на результативный показатель.
3. Все факторы должны быть количественно измеримы.
4. В корреляционную модель линейного типа не рекомендуется включать факторы, связь которых с результативным показателем имеет криволинейный характер.
5. Не рекомендуется включать в корреляционную модель взаимосвязанные факторы.
6. Нельзя включать в корреляционную модель факторы, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер.
Второй этап – сбор и оценка исходной информации для проведения анализа.
Собранная информация должна быть проверена на точность, однородность и на соответствие закону нормального распределения.
Третий этап – моделирование взаимосвязей.
На данном этапе изучается характер взаимосвязи, подбирается и обосновывается математическое уравнение, которое наиболее точно отражает сущность исследуемой зависимости.
В связи с этим различают следующие формы связи:
– близкую к прямолинейной;
– близкую к криволинейной.
Четвертый этап – расчет основных показателей связи.
Определение тесноты связи между признаками.
Наиболее универсальным показателем тесноты взаимосвязи между признаками является корреляционное отношение, позволяющее довольно точно оценить меру влияния факторов на результативный признак при любой форме корреляционной зависимости.
Вывод по корреляционному отношению делается исходя из следующих условий:
– если 0 < 
< 0,3 – связь слабая;
– если 0,3 < < 0,7 – связь средней тесноты;
– если 0,7 < < 1,0 – связь тесная.
Когда связь между признаками выражается в форме, близкой к прямолинейной, для оценки ее тесноты используется коэффициент прямолинейной парной корреляции (rxy).
Пятый этап – статистическая оценка и практическое использование результатов корреляционного анализа.
Для того чтобы убедиться в надежности показателей связи и правомерности их использования для практической цели, необходимо дать им статистическую оценку. Для этого используются, критерий Стьюдента (t), критерий Фишера (F-отношение), средняя ошибка аппроксимации (e), коэффициенты множественной корреляции (R) и детерминации (D).
При выполнении расчетов на основании компьютерных программ все эти значения рассчитываются автоматически.
Уравнение регрессии можно использовать для следующих целей:
– для оценки результатов хозяйственной деятельности;
– для расчета влияния факторов на изменение результативного показателя;
– для подсчета резервов повышения уровня исследуемого показателя;
– для планирования и прогнозирования показателей.
Дата добавления: 2018-08-06; просмотров: 391; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!