Page 121 - 6251

результативною у ознаками, а й визначати, як у середньому
змінюється у зі зміною х на одиницю. Ефекти впливу х на у
визначаються відношенням приростів середніх групових цих величин
 : y  . x

2.3.2 Непараметричні методи зв’язку

Непараметричні методи оцінювання зв’язку не вимагають
числового вираження значень ознак і обчислення параметрів
розподілу та не вимагають інформації про розподіл ознак. Їх

використовують лише для оцінки щільності зв’язку та перевірки його
істотності.
В основі непараметричних методів вимірювання взаємозв’язків

лежить побудова таблиць взаємної спряженості (співзалежності), в
яких представлені комбінаційні розподіли сукупностей за факторною
ознакою Х та результативною ознакою У (табл. 2.15).

Таблиця 2.15 – Макет таблиці взаємної спряженості

Групи за Групи за результативною ознакою у
ознакою х Група 1 Група 2 … Група j Разом
Група 1 f 11 f 12 … f 11 f 10
Група 2 f 21 f 22 … f 2j f 20

… … … … … …
Група і f i1 f i2 … f ij f i0
Разом f 01 f 02 … f 0j n

Величина f – це кількість спостережень на перетині i-го рядка
ij
та j-го стовпця (частота групи i в групі j), а f та f – відповідно,
0j
i0
 m x m y 

підсумкові частоти за ознакою х та ознакою у. n  f   f  .
  i0 0 j 
 i j 
Взаємозв’язки між атрибутивними ознаками аналізуються на
підставі таблиць взаємної спряженості (співзалежності). Як приклад
розглянемо табл. 2.16, в якій наведено результати соціологічного

опитування населення щодо намірів прилучитися до ринку цінних
паперів. Тих, хто не боїться ризикувати, класифікували як
ризикованих інвесторів, тих, хто не уявляє ризику без гарантій, –
обережними, а хто ризику уникає взагалі, – неризикованими.

Частоти комбінаційного розподілу респондентів за віком і
схильністю до ризику концентруються навколо діагоналі з

120