Analiza korelacije kao sredstvo za ekonomska i statistička istraživanja

Korelacijska analiza je skup matematički utemeljenih metoda pomoću kojih se nalazi korelacijska ovisnost između par čimbenika ili značajki koje imaju slučajnu komponentu. U skupu tehnika koje se koriste u ovoj metodi istraživanja, široko rasprostranjena:

- izgradnja korelacijskih polja, sastavljanje korelacijskih tablica;

- izračunavanje korelacijskog odnosa ili koeficijenata uzorkovanja;

- testiranje hipoteze statističke značajnosti veza.

Nastavak istraživanja dovodi do uspostavljanja specifičnih vrsta međusobne povezanosti između količina. Odnos između slučajnih znakova ili čimbenika više od tri moraju koristiti metodu multivarijatne analize.

Polje i tablica, koji su konstruirani korelacijskom analizom, koriste se kao pomoćni alati u analizi podataka o uzorku. Primjenom selektivnih točaka na polju ravnine koordinata dolazimo do tzv. Korelacijskog polja. Kako se točke nalaze, već možete napraviti preliminarnu prognozu i odrediti oblik ovisnosti slučajnih varijabli. Numerička obrada rezultata zahtijeva ih grupiranje u obliku korelacijske tablice.

Prvo se pojavljuje u 18. stoljeću, izraz "korelacija" s lakom rukom paleontologa Georgesa Cuviera počeo se aktivno koristiti za proces vraćanja izgleda fosilnih životinja na dijelove njegovih ostataka. Razvoj usko usmjerene paleontološke metode dovodi do činjenice da se korelacijska analiza počela koristiti u najrazličitijim sferama ljudske životne aktivnosti.

Ova metoda je atraktivna za obradu statističkih podataka. Analiza korelacije u statistici je prvi put koristila engleski biolog i statističar Francis Galton krajem 19. stoljeća. U budućnosti, razvoj metode omogućio je mjerenje nepropusnosti veze između parova i velikog broja varijabli. Analiza korelacije ima bliski odnos s regresijskom analizom.

Analiza korelacije u gospodarstvu zauzima posebno mjesto. Ali njegova upotreba nameće niz ograničenja. Prije svega, to je prisutnost dovoljnog broja mjerenja i podataka za studij. Praksa sugerira da bi broj promatranja trebao biti veći za 5-6 puta više faktora. Optimalna opcija je prisutnost brojnih opažanja koja premašuju broj faktora desetak puta. U ovom slučaju, zakon velikih brojeva djeluje, zahvaljujući njoj će biti međusobno izumiranje slučajnih oscilacija.

Također, potrebno je osigurati da cijeli skup čimbenika i svojstava izvedbe podliježe normalnoj višedimenzionalnoj distribuciji. Postoje slučajevi kada obujam agregata nije dovoljan za obavljanje formalnog testiranja za usklađenost s normalnom distribucijom, tada se definicija prava distribucije vizualno izvodi prema podacima polja korelacije. Ako se bodovi raspoređuju prema linearnom trendu, sasvim je realno zaključiti da će skup početnih podataka zadovoljiti zahtjeve normalanog prava distribucije.

U početnom skupu vrijednosti potrebno je pratiti kvalitativnu homogenost.

Prisutnost činjenice ovisnosti o korelaciji ne daje osnovu za tvrdnju da proizvoljno uzeta varijabla prethodi pojavljivanju drugog ili uzrokuje njezine promjene, drugim riječima, ne postoji strog uzajamni odnos između njih, pa čak i djelovanje nekog trećeg čimbenika je moguće.

Primjenom rezultata analize u praksi na temelju korelacijskih metoda istraživanja moguće je izvući niz konkretnih zaključaka o prisutnosti i, što je najvažnije, prirodi međuovisnosti. To već daje težak udio informacija o predmetu koji se istražuje.