Можливі цілі аналізу кореляцій, аналізу регресій, аналізу трендів (тенденцій)
Можливі цілі аналізу кореляцій, аналізу регресій, аналізу трендів (тенденцій)
Аналіз кореляцій. У ряді випадків виникає необхідність довести наявність або відсутність залежності між двома змінними. При цьому первісне значення матиме сам факт наявності відносин залежності, а також її ступінь. Якщо дослідник має у своєму розпорядженні достатній обсяг інформації, то за допомогою ЕОМ він в змозі з’ясувати наявність кореляції і вирахувати її коефіцієнт, тобто ступінь взаємодії. На практиці завдання зазвичай буває ускладнене тим, що потрібно з’ясувати стосунки між трьома, чотирма і більше незалежними змінними або визначити вплив однієї змінної або цілої групи на іншу групу змінних, що значно ускладнює математичні розрахунки.
Аналіз регресій. Даний метод використовується в тих випадках, коли необхідно не тільки з’ясувати наявність залежності, але і показати її характер, тобто з’ясувати, що є причиною (незалежної змінної), а що – наслідком (залежної змінної). У таких випадках складається рівняння функціональної залежності, де Х залежить від У з відповідними коефіцієнтами регресії. Регресія може бути лінійною (чим більше Х, тим більше У; графік виражений прямою, що йде вгору). Таким чином, наприклад, розраховується рівень мілітаризації – витрати на оборону є функцією від валового національного продукту. У ряді випадків залежність буває непрямою, і тоді ми маємо справу з аналізом нелінійних регресій (тобто функцією, яка описує більш складні відносини залежності, графік має форму параболи).
Аналіз тенденцій використовується в основному в прогностичних цілях для опису майбутніх відносин причини і наслідку (взаємозв’язку двох змінних, одна з яких є незалежною). Оскільки кількісні показники відносин для характеристики майбутнього невідомі, у рівнянні регресії, що описує їх відносини в сьогоденні, незалежна змінна замінюється на час, числові значення якого в майбутньому відомі.
Даний прийом має свої недоліки, оскільки ігноруються майбутні значення показника причини Т, можливість зміни залежності між змінними. Для аналізу тенденції збирають можливо більше число даних з можливо малими інтервалами часу і обчислюють швидкість еволюції системи, після чого будують графік, на основі якого складають рівняння регресії і оцінюють його параметри. Далі приступають безпосередньо до прогнозу, тобто обчислюють майбутні значення показника слідства за допомогою рівняння регресії, і продовжують графік, після чого здійснюють інтерпретацію результатів.