Кореляційний аналіз як інструмент економічних і статистичних досліджень

Кореляційний аналіз являє собою безліч математично обґрунтованих методів, за допомогою яких відбувається виявлення кореляційної залежності між парою факторів або ознак, що мають випадкову складову. У наборі прийомів, використовуваних в даному методі дослідження, широкого поширення набули:

- побудова кореляційних полів, складання кореляційних табліц-

- розрахунок кореляційного відношення або вибіркових коеффіціентов-

- перевірка гіпотези статистичних значимостей зв`язків.

Продовження досліджень призводить до встановлення конкретних видів взаємозв`язку між величинами. Взаємозв`язок між випадковими ознаками або факторами, кількість яких перевищує три, потребує використання методу багатовимірного аналізу.

Поле і таблиця, побудовою яких займається кореляційний аналіз, використовуються в якості допоміжних засобів в ході аналізу вибіркових даних. Наносячи на поле координатної площини вибіркові точки, приходять до отримання так званого кореляційного поля. По тому, як розташувалися точки, вже можна скласти попередній прогноз і визначити форму залежності випадкових величин. Чисельна обробка результатів вимагає угруповання їх у вигляді кореляційної таблиці.

Вперше з`явившись в XVIII столітті, термін «кореляція» з легкої руки палеонтолога Жоржа Кюв`є почав активно використовуватися для процесу відновлення вигляду викопних тварин по деяким частинам його останків. Розвиток вузькоспрямованого палеонтологічного методу призвело до того, що кореляційний аналіз почали використовувати в самих різних сферах людської життєдіяльності.

Цей метод є привабливим для обробки статистичних даних. Кореляційний аналіз у статистиці вперше використав англійський біолог і статистик Френсіс Гальтон в кінці XIX століття. Надалі розвиток методу дозволило вимірювати тісноту зв`язку між парою і великою кількістю змінних. Кореляційний аналіз має тісний зв`язок з регресійним аналізом.

Особливе місце займає кореляційний аналіз в економіці. Але його використання накладає ряд обмежень. Насамперед, це наявність достатньої кількості вимірювань і даних для вивчення. Практика підказує, що кількість спостережень має перевищувати в 5-6 разів число факторів. Оптимальним варіантом є наявність числа спостережень, що перевищує кількість факторів в кілька десятків разів. У такому випадку діє закон великих чисел, завдяки йому станеться взаємопогашення випадкових коливань.

Також слід домогтися того, щоб весь набір факторних і результативних ознак підкорився нормальному багатовимірному розподілу. Бувають випадки, коли обсягу сукупності недостатньо для здійснення формального тестування на відповідність нормальності розподілу, тоді визначення закону розподілу візуально здійснюється за даними кореляційного поля. Якщо точки розташувалися згідно лінійної тенденції, то цілком реально зробити висновок, що набір вихідних даних задовольнять вимогам нормального закону розподілу.

У вихідній сукупності значень необхідно стежити за якісною однорідністю.

Наявність факту кореляційної залежності ще не дає підстави для твердження, що довільно узята змінна передує появі другої або служить причиною її змін, іншими словами, між ними немає суворої причинного зв`язку між собою, і навіть можливо дію якого-небудь третього фактора.

Застосовуючи на практиці результати аналізу на основі кореляційних методів дослідження, можна зробити ряд певних висновків про наявність, а найголовніше, про характер взаємозалежності. Це вже дає вагому частку інформації про об`єкт, що знаходиться під дослідженням.