4.2. Корреляционный анализ

Корреляционный анализ предназначен для выявления наличия, а также опреде­ления направления и силы линейной связи между несколькими переменными, имеющими интервальный или порядковый тип шкалы. Необходимо отметить, что дихотомические переменные также могут принимать участие в корреляционном анализе. С точки зрения SPSS они рассматриваются как порядковые переменные.

В табл. 4.3 представлены основные характеристики переменных, участвующих в анализе.

Таблица 4.3. Основные характеристики переменных, участвующих в корреляционном анализе

Корреляционный анализ
Зависимые переменные	Независимые переменные
Количество	Тип	Количество	Тип
_	_	Любое	Интервальная
			Порядковая
			Дихотомическая

Наличие, направление и силу линейной связи отражают коэффициенты корреля­ции. Они варьируются от -1 до +1.

■ -1 соответствует абсолютно разнонаправленной зависимости (с возрастанием одной переменной другая убывает);

■ +1 отражает полное соответствие между переменными (то есть они, по сути, являются одним и тем же);

■ 0 показывает полное отсутствие всякой связи.

Для удобства интерпретации корреляций применяются семантические интерва­лы, причем при анализе данных в маркетинговых исследованиях обычно исполь­зуются следующие градации (табл. 4.4).

Таблица 4.4. Градации коэффициентов корреляции

Значение коэффициента корреляции	Характеристика силы линейной связи
От ±0,81 до ±1,00	Сильная
От ±0,61 до ±0,80	Умеренная (средняя)
От ±0,41 до ±0,60	Слабая
От ±0,21 до ±0,40	Очень слабая
От ±0,00 до ±0,20	Нет корреляции

Существует два основных типа коэффициентов корреляции, рассчитываемых в за­висимости от вида шкалы переменных, участвующих в анализе.

1. Для переменных с интервальной шкалой применяется коэффициент корреля­ции Пирсона. Он позволяет охарактеризовать линейную связь между двумя пе­ременными по указанным параметрам (табл. 4.4): наличию (есть/нет), направле­нию (убывает/возрастает) и силе (очень слабая/слабая/умеренная/сильная).

2. Если хотя бы одна из пары исследуемых переменных имеет порядковую или дихотомическую шкалу, используются ранговые коэффициенты корреляции Спирмана или Кендала. Чаще всего эти коэффициенты применяются в марке­тинговых исследованиях в тех случаях, когда необходимо установить степень соответствия двух ранжированных списков. Например, если имеются схемы выбора какого-либо продукта различными целевыми группами респондентов (в виде ранжированных по важности параметров) и необходимо установить, насколько точно они соответствуют друг другу (или различаются).

Ниже мы рассмотрим перечисленные типы коэффициентов корреляции более под­робно на практических примерах из маркетинговых исследований.

< Предыдущая		Следующая >