Существенным толчком явилось развитие статистической теории втрудах Ф. Гальтона (1822-1911), К. Пирсона (1857-1936), Ф. Эджворта (1845—1926). Появились первые применения парной корреляции при изучении связей между уровнем бедности и формами помощи бедным (Дж. Э. Юл, 1895, 1896) между уровнем брачности в Великобритании и благосостоянием (Г. Хукер, 1901), в котором использовалось несколько индикаторов благосостояния, к тому же исследовались временные ряды экономических переменных. Это были шаги по созданию современной эконометрики. [c.9]
Поскольку этот коэффициент первоначально предложил Карл Пирсон Pearson), его также называют корреляции Пирсона. Кроме того, он известен как простой коэффициент корреляции, линейный корреляции или просто коэффициент корреляции, Имея выборку, размером п наблюдений, коэффициент парной корреляции для переменных вычислить по формуле [c.642]
При отсутствии связанных рангов значение коэффициента ранговой корреляции Спирме-на/значительно ближе к коэффициенту парной корреляции Пирсона/), чем коэффициента ранговой корреляции т. В этих случаях абсолютное значение г стремится стать меньше, чем р Пирсона. С другой стороны, если данные содержат большое количество связанных рангов, то коэффициент г больше подходит для вычисления В качестве эмпирического правила стоит запомнить, что коэффициент ранговой корреляции Кендалла целесообразно использовать, когда большинство наблюдений попадает в относительно небольшое число категорий (что приводит к большому количеству связанных рангов). И наоборот, целесообразно использовать коэффициент ранговой корреляции Спирмена, когда мы имеем относительно большое число категорий (что приводит к небольшому количеству совпадающих рангов) [7]. [c.649]
Для измерения имиджа полиграфической промышленности нами использовались два различных метода шкалирования. Первый представлял собой серию семантических дифференциальных шкал. Второй метод включал набор шкал Лайкерта. Использование двух различных методов для измерения имиджа оправдано желанием оценить конверген-ционную достоверность полученных результатов. Данные, полученные использованием обоих методов, выражены с помощью интервальной шкалы. Затем между полученными наборами рейтингов мы вычислили коэффициенты парной корреляции Пирсона. Результирующие коэффициенты корреляции оказались высокими, что указывало на высокий уровень конвергснционной достоверности". [c.864]