Page 23 - 4713

1. Позитивна кореляція – при збільшені одного параметра
(Х) другий (Y) також збільшується.

2. Негативна кореляція – при збільшені одного параметра (Х)
другий (Y) зменшується.
3. Нульова кореляція – взаємозв’язок між випадковими

величинами в даних умовах відсутній.
4. Лінійна кореляція – якщо обидві функції M(Y) = f(x) та
x
M(X) = g(y) описуються прямими лініями регресії (мал. а, д.).
y
5. Нелінійна кореляція – якщо обидві функції M(Y) = f(x) та
x
M(X) = g(y), або одна із них не описується прямими лініями регресії.
y
Лінійний кореляційний зв'язок для емпіричних даних, виміряних
за шкалою інтервалів або відношень, оцінюється за допомогою

коефіцієнта кореляції Пірсона r .
xy
Властивості коефіцієнта кореляції
1. Коефіцієнт кореляції може приймати значення від -1 до +1,

тобто -1 ≤ r ≤ 1.
2. Знак (+) вказує на позитивну кореляцію.
3. Знак (-) вказує на негативну кореляцію.
4. При |r| = 1 - маємо функціональний зв’язок між

параметрами (ознаками).
5. При r = 0 – кореляція в даних умовах між ознаками
відсутня.

6. Коефіцієнт кореляції вказує на ступінь спряженості (сили
взаємозв’язку) між значенями досліджуваних ознак:
 |r| < 0,| - зв’язок слабкий;

 0,3 ≤ |r| ≤ 0,5 - зв’язок помірний;
 0,5 < |r| ≤ 0,7 - зв’язок значний;

 0,7 < |r| ≤ 0,9 - зв’язок сильний;
 |r| > 0,9 - дуже сильний, наближається до функціонального
зв’язку.

Вірогідна оцінка коефіцієнта кореляції
Коефіцієнт кореляції є випадковою величиною, оскільки

вираховується із випадкових величин. Тому потрібно знати
значущість (вірогідну оцінку) обчисленого коефіцієнта кореляції. Для
вірогідної оцінки коефіцієнта кореляції найчастіше використовують
метод – Z, який був запропонований Фішером. Емпіричним критерієм

достовірності служить тестова статистика t ,., яку порівнюють із
z
стандартним значенням t (p = 0,05, k = n-2), яке знаходять за
st

23